Risikostratifizierung in der Herzchirurgie - Betrachtung von 6 Risiko-Scores im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit und prognostische Wertigkeit
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
In der vorliegenden Arbeit wurden 6 der bekanntesten Risiko-Scores zur Abschatzung der perioperativen Mortalitat bei herzchirurgischen Eingriffen miteinander verglichen (Parsonnet-Score, Cleveland Clinic-Score, Ontario Province Risk-Score, French-Score, Pons-Score und Euro-Score). Hierzu wurden die Daten von 135 Patienten, die sich von Mai bis einschlieslich September 2002 einer Herzoperation (Bypass-, Herzklappen-, oder Kombinations-Operation) an der Klinik fur Herz- und Thorax-Chirurgie der Universitat Wurzburg unterzogen, nachuntersucht. Da nur 3/6 der Risiko-Scores eine Aussage bezuglich der postoperativen Morbiditat treffen, wurden die, die Morbiditat betreffenden Daten keiner statistischen Analyse zugefuhrt. 3/135 Patienten verstarben perioperativ (2,2%). 74/135 Patienten entwickelten postoperativ Komplikationen (54,8%). Die Analyse der Daten zeigte fur keinen der Risiko-Scores statistische Signifikanz (p ≤ 0,05). Der Euro-Score war der einzige Risiko-Score, der alle verstorbenen Patienten in die Gruppe mit dem hochsten Risiko eingeteilt hatte. Aufgrund seiner vielen Parameter und wenigen Punkte pro Parameter ist der Euro-Score fur zufallige Ereignisse und Fehleinteilungen weniger anfallig als andere Risiko-Scores. Die Mortalitat als Endpunkt ist fur einen Risiko-Score besser geeignet als die Morbiditat, da kein Raum fur subjektive Auslegung und Fehleinschatzung besteht. Aufgrund der Schwierigkeit gemeinsame pradiktive Parameter fur Mortalitat und Morbiditat zu finden sollten getrennte Score-Systeme zur Anwendung kommen. Jeder Risiko-Score sollte von Zeit zu Zeit uberarbeitet und dem medizinischen Fortschritt angepasst werden, bei der Auswahl der Parameter ist auf ausreichende Objektivitat und exakte Definition zu achten.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it