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Artificial neural networks accurately predict mortality in patients with nonvariceal upper GI bleeding - 11/08/11

Doi : 10.1016/j.gie.2010.10.006 
Gianluca Rotondano, MD, FASGE , Livio Cipolletta, MD, Enzo Grossi, MD, Maurizio Koch, MD, Marco Intraligi, MD, Massimo Buscema, PhD, Riccardo Marmo, MD

Italian Registry on Upper Gastrointestinal Bleeding (Progetto Nazionale Emorragie Digestive)

Current affiliations: Division of Gastroenterology (G.R., L.C.), Ospedale Maresca, Torre del Greco, Division of Gastroenterology (R.M.), Ospedale Curto, Polla, Division of Gastroenterology (M.K.), Azienda Ospedaliera San Filippo Neri, Rome, Medical Department (E.G.), Bracco S.p.A., Milan, Semeion Research Centre for Sciences of Communication (M.I., M.B.), Rome, Italy 

Reprint requests: Gianluca Rotondano, MD, FASGE, Via Cappella Vecchia 8, 80121 Naples, Italy

Résumé

Background

Risk stratification systems that accurately identify patients with a high risk for bleeding through the use of clinical predictors of mortality before endoscopic examination are needed. Computerized (artificial) neural networks (ANNs) are adaptive tools that may improve prognostication.

Objective

To assess the capability of an ANN to predict mortality in patients with nonvariceal upper GI bleeding and compare the predictive performance of the ANN with that of the Rockall score.

Design

Prospective, multicenter study.

Setting

Academic and community hospitals.

Patients

This study involved 2380 patients with nonvariceal upper GI bleeding.

Intervention

Upper GI endoscopy.

Main Outcome Measurements

The primary outcome variable was 30-day mortality, defined as any death occurring within 30 days of the index bleeding episode. Other outcome variables were recurrent bleeding and need for surgery.

Results

We performed analysis of certified outcomes of 2380 patients with nonvariceal upper GI bleeding. The Rockall score was compared with a supervised ANN (TWIST system, Semeion), adopting the same result validation protocol with random allocation of the sample in training and testing subsets and subsequent crossover. Overall, death occurred in 112 cases (4.70%). Of 68 pre-endoscopic input variables, 17 were selected and used by the ANN versus 16 included in the Rockall score. The sensitivity of the ANN-based model was 83.8% (76.7-90.8) versus 71.4% (62.8-80.0) for the Rockall score. Specificity was 97.5 (96.8-98.2) and 52.0 (49.8 4.2), respectively. Accuracy was 96.8% (96.0-97.5) versus 52.9% (50.8-55.0) (P < .001). The predictive performance of the ANN-based model for prediction of mortality was significantly superior to that of the complete Rockall score (area under the curve 0.95 [0.92-0.98] vs 0.67 [0.65-0.69]; P < .001).

Limitations

External validation on a subsequent independent population is needed, patients with variceal bleeding and obscure GI hemorrhage are excluded.

Conclusion

In patients with nonvariceal upper GI bleeding, ANNs are significantly superior to the Rockall score in predicting the risk of death.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : ANN, CI, IS, PNED, T&T, UGIH


Plan


 DISCLOSURE: All authors disclosed no financial relationships relevant to this publication.
 If you would like to chat with an author of this article, you may contact Dr Rotondano at gianluca.rotondano@virgilio.it.


© 2011  American Society for Gastrointestinal Endoscopy. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 73 - N° 2

P. 218 - février 2011 Retour au numéro
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