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Notice bibliographique
Résumé
<div> Background Post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis (PEP) is the most common and clinically significant complication of ERCP, with an incidence of 3.5–9.7% in general populations and up to 14.7% in high-risk groups, leading to considerable morbidity, mortality, and healthcare costs. Although numerous multivariable prediction models have been developed, their predictor sets, methodological rigor, and clinical applicability remain highly variable. Method We conducted a PRISMA 2020–compliant systematic review and meta-analysis, prospectively registered in PROSPERO (CRD42024556967). Nine databases were searched to June 1, 2024, for studies developing or validating multivariable PEP risk prediction models. Data on study/model characteristics, predictors, and performance metrics were extracted. Risk of bias was assessed with PROBAST, and study quality with the Newcastle–Ottawa Scale. Random-effects meta-analyses pooled (i) PEP incidence, (ii) associations of individual predictors, and (iii) overall model performance. Results Twenty-four studies (26 models; n = 38,016) published from 2002–2024 were included, predominantly retrospective cohorts from East Asia (n = 16). The pooled PEP incidence was 8.48% (95% CI: 6.90–10.39%; I² = 96.4%), highest in East Asia and retrospective cohorts. Strongest predictors included pancreatic duct cannulation (OR=3.50), pancreatic injection (OR=3.50), previous pancreatitis (OR=3.32), and pancreatic guidewire use (OR=2.63); additional consistent factors were female sex, difficult cannulation, elevated bilirubin, low albumin, choledocholithiasis, and prolonged procedure time. The pooled odds ratio for model performance was 0.81 (95% CI: 0.78–0.84; I² = 83.5%), with AUCs ranging 0.560–0.915, though calibration was infrequently reported (38%) and external validation undertaken in only 46%. PROBAST indicated high overall risk of bias, chiefly in the analysis (92%) and participants (100%) domains. Conclusion Current PEP prediction models generally demonstrate moderate-to-high discrimination but are limited by suboptimal calibration, inadequate external validation, and methodological heterogeneity. Future research should adhere to TRIPOD guidelines, employ multicenter large-sample designs, retain continuous predictors, address missing data with robust imputation methods, and conduct comprehensive temporal, geographic, and domain-specific validation. Integration of artificial intelligence/machine learning with conventional modeling and embedding validated tools into clinical workflows may enhance predictive accuracy and real-world utility. </div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,589 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».