Els models de pronòstic de la COVID-19 necessitaven una actualització per garantir la transportabilitat en el temps i l’espai | Medicina BMC

  • Nkengasong J, Iwasaki A, Victora C, Oh J, Gao GF, Agrawal A, et al. La resposta global a la pandèmia de la COVID-19. Med (NY). 2020;1(1):3–8.

    Google Scholar de PubMed

  • Organització mundial de la salut. Pandèmia de la malaltia del coronavirus (COVID-19). Disponible a: https://www.who.int/health-topics/coronavirus. Accés el 18 d’octubre de 2022.

  • Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, Crawford JM, McGinn T, Davidson KW, et al. Presentant característiques, comorbiditats i resultats entre 5700 pacients hospitalitzats amb COVID-19 a la zona de la ciutat de Nova York. JAMA. 2020;323(20):2052–9.

    CAS PubMed Article PubMed Central Google Scholar

  • Zhou F, Yu T, Du R, Fan G, Liu Y, Liu Z, et al. Curs clínic i factors de risc per a la mortalitat de pacients adults amb COVID-19 a Wuhan, Xina: un estudi de cohort retrospectiu. Lanceta. 2020;395(10229):1054–62.

    CAS PubMed Article PubMed Central Google Scholar

  • Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, Crawford JM, McGinn T, Davidson KW, et al. Aclariment de la taxa de mortalitat i dades en resum, resultats i taula 2. JAMA. 2020;323(20):2098.

    Article de Google Acadèmic

  • Cazeau N. Aïllament social: gestió del malestar psicològic en pacients hospitalitzats durant la pandèmia de la COVID-19. Clin J Oncol Nurs. 2020;24(5):472–4.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, et al. Models de predicció per al diagnòstic i pronòstic de la COVID-19: revisió sistemàtica i avaluació crítica. BMJ. 2020;369:m1328.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Lombardi Y, Azoyan L, Szychowiak P, Bellamine A, Lemaitre G, Bernaux M, et al. Validació externa de puntuacions pronòstiques per a COVID-19: un estudi de cohorts multicèntric de pacients hospitalitzats als hospitals universitaris del Gran París. Cura Intensiva Med. 2021;47(12):1426–39.

    CAS PubMed Article PubMed Central Google Scholar

  • Van Calster B, McLernon DJ, van Smeden M, Wynants L, Steyerberg EW. Calibració: el taló d’Aquil·les de l’anàlisi predictiva. BMC Med. 2019;17(1):230.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Van Calster B, Vickers AJ. Calibració de models de predicció de riscos: impacte en el rendiment analític de decisions. Med Decis Mak. 2015;35(2):162–9.

    Article de Google Acadèmic

  • Gulati G, Upshaw J, Wessler BS, Brazil RJ, Nelson J, van Klaveren D, et al. Generalització dels models de predicció clínica de malalties cardiovasculars: 158 validacions externes independents de 104 models únics. Circ Cardiovascular Qual Outcomes. 2022;15(4):e008487.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Barouch DH. Vacunes contra la COVID-19: immunitat, variants, reforços. N Engl J Med. 2022;387(11):1011–20.

    CAS PubMed Google Scholar Article

  • Panell de directrius de tractament de la COVID-19. Directrius de tractament de la malaltia del coronavirus 2019 (COVID-19). Instituts Nacionals de Salut. Disponible a https://www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/. Accés el 18 d’octubre de 2022.

  • Levy TJ, Richardson S, Coppa K, Barnaby DP, McGinn T, Becker LB, et al. Desenvolupament i validació d’una calculadora de supervivència per a pacients hospitalitzats amb COVID-19. medRxiv. 2020:2020.04.22.20075416. https://doi.org/10.1101/2020.04.22.20075416.

  • van Klaveren D, Rekkas A, Alsma J, Verdonschot R, Koning D, Kamps MJA, et al. Predicció de resultats de COVID al servei d’urgències (COPE): utilitzant dades retrospectives de l’hospital holandès per desenvolupar models senzills i vàlids per predir la mortalitat i la necessitat d’ingrés a la unitat de cures intensives en pacients que es presenten al servei d’urgències amb sospita de COVID-19. BMJOobert. 2021;11(9):e051468.

    Article de PubMed Google Scholar

  • R Core Team (2020). R: Un llenguatge i un entorn per a la informàtica estadística. R Foundation for Statistical Computing, Viena, Àustria. 2020. URL http://www.R-project.org/.

  • Van Buuren S, Groothuis-Oudshoorn K. MICE: Multivariate Imputation by Chained Equations in R. J Stat Softw. 2011;45(3):1–67.

    Article de Google Acadèmic

  • van Klaveren D, Gonen M, Steyerberg EW, Vergouwe Y. A new concordance measure for risk prediction models in external validation settings. StatMed. 2016;35(23):4136–52.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Harrell FE. Estratègies de modelització de regressió: amb aplicacions a models lineals, regressió logística i anàlisi de supervivència. Nova York: Springer-Verlag; 2001.

    Reserva Google Scholar

  • Vickers AJ, Elkin EB. Anàlisi de la corba de decisió: un mètode nou per avaluar models de predicció. Med Decis Mak. 2006;26(6):565–74.

    Article de Google Acadèmic

  • Wessler BS, Nelson J, Park JG, McGinnes H, Gulati G, Brazil R, et al. Validacions externes de models de predicció clínica cardiovascular: una revisió a gran escala de la literatura. Circ Cardiovascular Qual Outcomes. 2021;14(8):e007858.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Moons KGM, Wolff RF, Riley RD, Whiting PF, Westwood M, Collins GS, et al. PROBAST: una eina per avaluar el risc de biaix i l’aplicabilitat dels estudis de models de predicció: explicació i elaboració. Ann Intern Med. 2019;170(1):w1–w33.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Schnellinger EM, Yang W, Kimmel SE. Comparació d’estratègies d’actualització dinàmica per a models de predicció clínica. Diagn Progn Res. 2021;5(1):20.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Su TL, Jaki T, Hickey GL, Buchan I, Sperrin M. A review of statistical updating methods for clinical prediction models. Mètodes estadístics Med Res. 2018;27(1):185–97.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Siregar S, Nieboer D, Vergouwe Y, Versteegh MI, Noyez L, Vonk AB, et al. Predicció millorada per modelatge dinàmic: un estudi exploratori a la base de dades de cirurgia cardíaca per a adults de l’Associació Holandesa de Cirurgia Cardio-Toràcica. Circ Cardiovascular Qual Outcomes. 2016;9(2):171–81.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Davis SE, Greevy RA Jr, Lasko TA, Walsh CG, Matheny ME. Detecció de la deriva de calibració en models de predicció clínica per informar l’actualització del model. J Biomed Informa. 2020;112:103611.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Chi S, Tian Y, Wang F, Zhou T, Jin S, Li J. Un nou mètode basat en l’aprenentatge automàtic de tota la vida per eliminar la deriva de calibratge en models de predicció clínica. Artif Intel Med. 2022;125:102256.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Gulati G, Upshaw JN, Wessler BS, Brazil RJ, Nelson J, van Klaveren D, et al. La generalització dels models de predicció clínica de malalties cardiovasculars: 158 validacions externes independents a gran escala de 104 models únics. Circ Cardiovascular Qual Outcomes. 2022;15(4):e008487.

  • Shah N, Steyerberg E, Kent D. Big Data i Predictive Analytics: Recalibrating Expectations. JAMA. 2018;320(1):27–8.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Jenkins DA, Martin GP, ​​​​Sperrin M, Riley RD, Debray TPA, Collins GS, et al. Actualització contínua i seguiment dels models de predicció clínica: temps per als sistemes de predicció dinàmica? Diagn Progn Res. 2021;5(1):1.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Ioannidis JPA, Cripps S, Tanner MA. La previsió de la COVID-19 ha fallat. Int J Previsió. 2022;38(2):423–38.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Steyerberg EW, Harrell FE Jr. Els models de predicció necessiten una validació interna, interna-externa i externa adequada. J Clin Epidemiol. 2016;69:245–7.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Wolff RF, Moons KGM, Riley RD, Whiting PF, Westwood M, Collins GS, et al. PROBAST: una eina per avaluar el risc de biaix i l’aplicabilitat dels estudis de models de predicció. Ann Intern Med. 2019;170(1):51–8.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Venema E, Wessler BS, Paulus JK, Salah R, Raman G, Leung LY, et al. Validació a gran escala de l’eina d’avaluació del risc de biaix del model de predicció (PROBAST) mitjançant un formulari breu: els models d’alt risc de biaix mostren una discriminació més pobre. J Clin Epidemiol. 2021;138:32–9.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Helmrich I, Mikolic A, Kent DM, Lingsma HF, Wynants L, Steyerberg EW, et al. La mala qualitat metodològica dels estudis de modelització de prediccions es tradueix en un rendiment deficient del model? Una il·lustració de la lesió cerebral traumàtica. Diagn Progn Res. 2022;6(1):8.

    Article de PubMed PubMed Central Google Scholar

  • Hickey GL, Grant SW, Caiado C, Kendall S, Dunning J, Poullis M, et al. Enfocaments de modelització de predicció dinàmica per a la cirurgia cardíaca. Circ Cardiovascular Qual Outcomes. 2013;6(6):649–58.

    Article de PubMed Google Scholar

  • Leave a Comment

    Your email address will not be published. Required fields are marked *