Vizzielli’s Score Calculator İndir

önemli morbidite olmadan ameliyat tolere Hastanın yeteneği ilk cerrahi yönetimi için gelişmiş epitelyal over kanseri (AEOC) hastaları triaging önemli bir faktördür. Nitekim, klinisyen neoadjuvan kemoterapi karşı ayarlıyoruz cerrahi sitoredüksiyon ilişkin kararlar kişiselleştirmek için bu bilgileri kullanabilirsiniz. Bizim modelin amacı geliştirmek ve AEOC birincil debulking cerrahisi (PDS) sonra önemli postoperatif komplikasyonlar tahmin etmek basit bir ayarlanmış laparoskopik puanı doğrulamak için olduğunu.
basit ve kolay uygulanabilir ameliyat öncesi skor, potansiyel belirleyicileri sayısını elde etmek için
Çok değişkenli analizde en iyi performansı (p <0.2) ile parametrelere sınırlı bir priori oldu. Çakışan faktörler güçlü korelasyon ve sonraki overfitting riske dayalı çıkarıldı. Çalışma popülasyonu rastgele genel hastaların üçte ikisini temsil eden bir "türev grubu" (n = 370) bölünmüş ve bir "doğrulama grubu" (n = 185) 'de yapıldı.
büyük komplikasyonları tahmin etmek çok değişkenli model türetme grubunda geliştirilmiştir. öngörü parametrelerin regresyon katsayıları basit noktaları içine sonuçları dönüştürülmüş sonra hesaplanan sabit çekme faktörü (0.94) ile daralmış ve bulundu. her bir nokta için ortalama riski hesaplandı ve bir ölçek her puanı tahmin risk geliştirilmiştir ilişkilendirmek için. puanlama sistemine dahil anlamlı etkide bulundu: kötü performans durumu, asit varlığı (N> 500 cm3), CA125 serum seviyesi (N> 1000 U / ml) ve yüksek laparoskopik tümör yükü (akıllı indeks değeri, PIV≥8). Her bir değişken için her değerin toplamı 0 ile 8 arasında değiştiği genel prediktif risk skoru, yaptı.
Sonra, puan ve tahmin risk doğrulama popülasyonda her hasta için hesaplandı ve bu yeni değişkenler c-istatistiğini ve Hosmer-Lemeshow testi kullanılarak test edildi.
Bizim modeli geliştirilmiştir ve aynı verilere doğrulandı beri, performans çok iyimser olabilir. Ancak, ayırt edici özelliği bakımından iyimser düzeltmek için, Cox regresyon içine atılan adımlar dahili 200 rastgele önyükleme örneklerinde tarafından doğrulanan ve c-istatistik bakımından iyimser bir sonraki düzeltme yapıldı. arasındaki puan için 3 ile 5 arasında puan için 6 ile 8 arasında skor, orta risk grubu için yüksek risk grubunda ve düşük risk grubuna: Model risk değerlendirmesinin bir süreklilik yansıtır Dahası, kadınların eşit üç farklı sınıfa önsel kategorize edildi 0 ile 2.
ilerici değerler olarak skoru ile büyük komplikasyon riskinin tahmin:
skor 0% 2.2
skor 1% 3.5
skor 2 için% 5.4
skor 3 8.4%
skor 4 için% 12,7
skor 5 için% 18.7
skor 6% 26.7
skor 7% 36,7
skor 8% 47.9
büyük ameliyat sonrası komplikasyonların gelişme ortalama riski% 3.7,% 13.2 ve sırasıyla düşük risk grubunda, orta risk grubu ve yüksek risk grubu için% 37.1 idi.
daha kullanıcı dostu bu modeli yapmak için, mobil cihazlar için uygulama geliştirmek için düşündüm. Gerçekten de, çalışma kohortun rastgele seçilen 33% ile iç doğrulama doğruluğu rağmen, bizim modelin bir sınırlama bu skorla büyük ölçekli kabulü için bir ön koşuldur diğer merkezleri ve sağlık sistemlerinde doğrulama eksikliği olduğunu. Biz laparoskopi pek çok uluslararası merkezlerde kabul edilmez olduğunu kabul rağmen, bu bağlamda, bizim sonuçlarımız endikasyonlarını artırmak ve AEOC değerli tanı aracı olarak daha geniş bir kullanım için arayın. Ayrıca, mobil cihazlar için bu uygulama, tekrarlanabilirlik artırır.
Son olarak, bu uygulama aracılığıyla, cerrah doğru ve kolay, yüksek riskli kadının erken tanımlama ile bir hastanın ameliyat sonrası sonucunu tahmin edebilir, böylece bireysel bazda uyarlanmış stratejiler benimsemek.
* Vizzielli G, ve ark. Laparoskopik riske göre ayarlanmış bir model yumurtalık kanseri birincil debulking cerrahisi sonrası majör komplikasyon tahmin etmek: Bir tek kurum değerlendirmesini. Oncol Gynecol. 2016 Temmuz; 142 (1): 19-24.