Validez temporal de los sistemas de estratificación por riesgo para la monitorizaci6n continua de los resultados de la cirugía cardíaca
Bibliographic record
Abstract
"Objetivos Estudiar la validez de distintos sistemas de estratificación por riesgo a través del tiempo, usados para monitorizar en forma continua los resultados quirúrgicos inmediatos de la cirugía cardíaca. Material y métodos Se realizó un estudio observacional longitudinal bidireccional; la serie prospectiva correspondió a 246 operaciones cardíacas consecutivas realizadas entre enero y diciembre de 2004, mientras que las series históricas correspondieron a dos muestras de 240 y 220 operaciones llevadas a cabo en 1993 y 1997, respectivamente. De cada paciente se registró la fecha de operación y el puntaje de estratificación por riesgo de acuerdo con el estándar usado en esa época. Para la serie 1993 se utilizó el score de Parsonnet, para la serie 1997 se emplearon los scores de Parsonnet y del PACCN (Provincial Adult Cardiac Care Network de Ontario) y para la serie 2004, los métodos previos y el EuroSCORE. Los resultados se representaron en gráficos de vida ajustada variable de acuerdo con el orden consecutivo de las cirugías, la mortalidad real acontecida y el riesgo estimado para cada paciente con su(s) score(s) correspondiente(s). Resultados En la serie de 1993 evaluada con el score de Parsonnet se observó un buen ajuste para el estándar de la época. En la serie 1997, la monitorización con el score de Parsonnet favoreció al desempeño quirúrgico del momento, habida cuenta de la "ganancia de vida neta" encontrada; por el contrario, la comparación con el score del PACCN como un nuevo estándar de calidad mostró resultados quirúrgicos muy por debajo de lo esperado con este nuevo nivel exigido. Por último, la confrontación de los tres scores en la serie 2004 demostró cómo el Parsonnet sobrestimó significativamente el riesgo, el PACCN continuó subestimando el riesgo, aunque en menor medida con respecto a 1997, y el EuroSCORE se aproximó más al valor nulo ideal de un buen ajuste. Conclusiones El análisis de las series de cirugías cardíacas en distintos períodos, evaluados con curvas de monitorización continua, demuestran la validez temporal de los distintos modelos de ajuste de riesgo utilizados. Mientras que el score de Parsonnet mostró un buen ajuste en la serie de una década atrás, en la serie actual el EuroSCORE se presentó como una opción mejor para estimar la mortalidad acumulada estratificada por riesgo."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.058 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".