相关实验视频
Updated: Jul 16, 2025
05:37
An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
2.1K
国家多机构验证手术输血风险预测模型
Sunny S Lou1, Yaoming Liu2, Mark E Cohen2
1From the Department of Anesthesiology, Washington University School of Medicine, St Louis, MO (Lou, Kannampallil).
Journal of the American College of Surgeons
|September 22, 2023
概括
该S-PATH工具准确地预测了手术输血风险,在各种医院中表现出色. 虽然性能各不相同,但S-PATH显示出作为一个可概括的预测工具,用于外科手术期间的规划.
科学领域:
- 医疗信息学医学信息学
- 手术成果研究的研究结果.
- 医疗服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 准确估计手术输血风险对于有效的手术规划和资源管理至关重要.
- 目前用于输血风险分层的现有方法有限,这凸显了对验证工具的需求.
- 经期手术规划和资源管理受益于可靠的输血风险评估.
研究的目的:
- 评估外科PA患者输血风险 (S-PATH) 模型在预测外科输血风险方面的表现.
- 评估S-PATH模型在不同医院的通用性.
- 为了确定医院的特点是否影响S-PATH模型的性能.
主要方法:
- 利用美国外科医生学院国家外科质量改进计划 (NSQIP) 数据集从2019年开始.
- 评估S-PATH性能,并没有医院特定的模型调.
- 采用线性回归来分析医院特征与接收器操作特征 (AUROC) 曲线下的面积之间的关系.
主要成果:
- 分析了来自414家医院的1,000,927例手术病例.
- 在没有调整的情况下获得了0.910的总体AUROC,在调整后达到0.925.
- 在各医院观察到AUROC的变化 (中位数为0.900),但与研究的医院特征没有显著的相关性.
结论:
- 对于手术输血风险,S-PATH表现出了很好的区分性能.
- 医院间的绩效差异并不能通过研究的医院一级特征来解释.
- 通过S-PATH,S-PATH显示出作为一种可通用的工具,用于预测外科手术输血风险.
