External validation of prognostic scores for COVID-19: a multicenter cohort study of patients hospitalized in Greater Paris University Hospitals
Yannis Lombardi
(1)
,
Loris Azoyan
(1)
,
Piotr Szychowiak
(2)
,
Ali Bellamine
(1)
,
Guillaume Lemaitre
(3)
,
Mélodie Bernaux
(1)
,
Christel Daniel
(1, 4)
,
Judith Leblanc
(5)
,
Quentin Riller
(1)
,
Olivier Steichen
(5)
,
Pierre-Yves Ancel
,
Alain Bauchet
,
Nathanael Beeker
,
Vincent Benoit
,
Romain Bey
,
Aurélie Bourmaud
,
Stéphane Bréant
,
Anita Burgun
,
Fabrice Carrat
(5)
,
Charlotte Caucheteux
,
Julien Champ
,
Sylvie Cormont
,
Julien Dubiel
,
Catherine Duclos
(4)
,
Loic Esteve
,
Marie Frank
,
Nicolas Garcelon
(6, 7, 8)
,
Alexandre Gramfort
,
Nicolas Griffon
,
Olivier Grisel
,
Martin Guilbaud
,
Claire Hassen-Khodja
,
François Hemery
,
Martin Hilka
,
Anne Sophie Jannot
,
Jerome Lambert
,
Richard Layese
,
Léo Lebouter
,
Damien Leprovost
,
Ivan Lerner
,
Kankoe Levi Sallah
,
Aurélien Maire
,
Marie-France Mamzer
,
Patricia Martel
,
Arthur Mensch
,
Thomas Moreau
,
Antoine Neuraz
,
Nina Orlova
,
Nicolas Paris
,
Bastien Rance
,
Hélène Ravera
,
Antoine Rozes
,
Pierre Rufat
,
Elisa Salamanca
,
Arnaud Sandrin
,
Patricia Serre
,
Xavier Tannier
(4)
,
Jean-Marc Treluyer
,
Damien van Gysel
,
Gael Varoquaux
,
Jill-Jênn Vie
,
Maxime Wack
,
Perceval Wajsburt
,
Demian Wassermann
,
Eric Zapletal
1
AP-HP -
Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)
2 CHU Trousseau [Tours]
3 SODA - Méthodes computationnelles et mathématiques pour comprendre la société et la santé à partir de données
4 LIMICS - Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé
5 iPLESP - Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique
6 CRC (UMR_S_1138 / U1138) - Centre de Recherche des Cordeliers
7 HeKA - Health data- and model- driven Knowledge Acquisition
8 Imagine - U1163 - Imagine - Institut des maladies génétiques (IHU)
2 CHU Trousseau [Tours]
3 SODA - Méthodes computationnelles et mathématiques pour comprendre la société et la santé à partir de données
4 LIMICS - Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé
5 iPLESP - Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique
6 CRC (UMR_S_1138 / U1138) - Centre de Recherche des Cordeliers
7 HeKA - Health data- and model- driven Knowledge Acquisition
8 Imagine - U1163 - Imagine - Institut des maladies génétiques (IHU)
Olivier Steichen
- Fonction : Auteur
- PersonId : 4845
- IdHAL : olivier-steichen
- ORCID : 0000-0002-1185-0372
- IdRef : 102126151
Pierre-Yves Ancel
- Fonction : Collaborateur
Alain Bauchet
- Fonction : Collaborateur
Nathanael Beeker
- Fonction : Collaborateur
Vincent Benoit
- Fonction : Collaborateur
Romain Bey
- Fonction : Collaborateur
Aurélie Bourmaud
- Fonction : Collaborateur
Stéphane Bréant
- Fonction : Collaborateur
Anita Burgun
- Fonction : Collaborateur
Charlotte Caucheteux
- Fonction : Collaborateur
Julien Champ
- Fonction : Collaborateur
Sylvie Cormont
- Fonction : Collaborateur
Julien Dubiel
- Fonction : Collaborateur
Catherine Duclos
- Fonction : Collaborateur
Loic Esteve
- Fonction : Collaborateur
Marie Frank
- Fonction : Collaborateur
Nicolas Garcelon
- Fonction : Collaborateur
- PersonId : 1089371
Alexandre Gramfort
- Fonction : Collaborateur
Nicolas Griffon
- Fonction : Collaborateur
Olivier Grisel
- Fonction : Collaborateur
Martin Guilbaud
- Fonction : Collaborateur
Claire Hassen-Khodja
- Fonction : Collaborateur
François Hemery
- Fonction : Collaborateur
Martin Hilka
- Fonction : Collaborateur
Anne Sophie Jannot
- Fonction : Collaborateur
Jerome Lambert
- Fonction : Collaborateur
Richard Layese
- Fonction : Collaborateur
Léo Lebouter
- Fonction : Collaborateur
Damien Leprovost
- Fonction : Collaborateur
Ivan Lerner
- Fonction : Collaborateur
Kankoe Levi Sallah
- Fonction : Collaborateur
Aurélien Maire
- Fonction : Collaborateur
Marie-France Mamzer
- Fonction : Collaborateur
Patricia Martel
- Fonction : Collaborateur
Arthur Mensch
- Fonction : Collaborateur
Thomas Moreau
- Fonction : Collaborateur
Antoine Neuraz
- Fonction : Collaborateur
Nina Orlova
- Fonction : Collaborateur
Nicolas Paris
- Fonction : Collaborateur
Bastien Rance
- Fonction : Collaborateur
Hélène Ravera
- Fonction : Collaborateur
Antoine Rozes
- Fonction : Collaborateur
Pierre Rufat
- Fonction : Collaborateur
Elisa Salamanca
- Fonction : Collaborateur
Arnaud Sandrin
- Fonction : Collaborateur
Patricia Serre
- Fonction : Collaborateur
Xavier Tannier
- Fonction : Collaborateur
Jean-Marc Treluyer
- Fonction : Collaborateur
Damien van Gysel
- Fonction : Collaborateur
Gael Varoquaux
- Fonction : Collaborateur
Jill-Jênn Vie
- Fonction : Collaborateur
Maxime Wack
- Fonction : Collaborateur
Perceval Wajsburt
- Fonction : Collaborateur
Demian Wassermann
- Fonction : Collaborateur
Eric Zapletal
- Fonction : Collaborateur
Résumé
Purpose
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has led to an unparalleled influx of patients. Prognostic scores could help optimizing healthcare delivery, but most of them have not been comprehensively validated. We aim to externally validate existing prognostic scores for COVID-19.
Methods
We used “COVID-19 Evidence Alerts” (McMaster University) to retrieve high-quality prognostic scores predicting death or intensive care unit (ICU) transfer from routinely collected data. We studied their accuracy in a retrospective multicenter cohort of adult patients hospitalized for COVID-19 from January 2020 to April 2021 in the Greater Paris University Hospitals. Areas under the receiver operating characteristic curves (AUC) were computed for the prediction of the original outcome, 30-day in-hospital mortality and the composite of 30-day in-hospital mortality or ICU transfer.
Results
We included 14,343 consecutive patients, 2583 (18%) died and 5067 (35%) died or were transferred to the ICU. We examined 274 studies and found 32 scores meeting the inclusion criteria: 19 had a significantly lower AUC in our cohort than in previously published validation studies for the original outcome; 25 performed better to predict in-hospital mortality than the composite of in-hospital mortality or ICU transfer; 7 had an AUC > 0.75 to predict in-hospital mortality; 2 had an AUC > 0.70 to predict the composite outcome.
Conclusion
Seven prognostic scores were fairly accurate to predict death in hospitalized COVID-19 patients. The 4C Mortality Score and the ABCS stand out because they performed as well in our cohort and their initial validation cohort, during the first epidemic wave and subsequent waves, and in younger and older patients.
Domaines
Sciences du Vivant [q-bio]
Origine : Publication financée par une institution