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背景：虫垂炎の診断は、リソースが限られている場合、依然として臨床的に困難です。この研究の目的は、虫垂炎の診断を支援する際に、Ramathibodi虫垂炎スコア（RAMA-AS）を開発し、外部的に検証することでした。 方法：2相横断研究（すなわち、派生と検証）が、Ramathibodi病院（派生のため）およびThammasat University Hospital and Chaiyaphum Hospital（検証用）で実施されました。腹痛のある患者と虫垂炎の疑いのある患者が登録されました。複数のロジスティック回帰が適用され、par約モデルモデルが開発されました。キャリブレーションと差別のパフォーマンスが評価されました。さらに、RAMA-ASは、ROC曲線分析を使用したAlvaradoのスコアパフォーマンスと比較されました。 結果：RAMA-ASは、症状（つまり、痛みの進行、痛みの悪化、痛みの移動）、徴候（つまり、発熱とリバウンドの圧痛）、および臨床検査（すなわち、白血球数（WBC）および好中球）を含む7つの予測因子を持つ3つのドメインで構成されていました。このモデルはデータに適合し、0.842（95％CI 0.804、0.881）のC統計で0.760（0.710、0.810）のAlvaradoスコアよりも優れた差別を実行しました。Bootstrapによる内部検証により、Sommerのdの0.686（0.608、0.763）および0.848（0.846、0.849）のC統計が得られました。2つの外部検証のC統計は、公正なキャリブレーションを伴う0.853（0.791、0.915）および0.813（0.736、0.892）でした。 結論：Rama-Asは、良好なキャリブレーションと差別のパフォーマンスを備えた虫垂炎の診断を支援するための有用なツールであるべきです。
背景：虫垂炎の診断は、リソースが限られている場合、依然として臨床的に困難です。この研究の目的は、虫垂炎の診断を支援する際に、Ramathibodi虫垂炎スコア（RAMA-AS）を開発し、外部的に検証することでした。 方法：2相横断研究（すなわち、派生と検証）が、Ramathibodi病院（派生のため）およびThammasat University Hospital and Chaiyaphum Hospital（検証用）で実施されました。腹痛のある患者と虫垂炎の疑いのある患者が登録されました。複数のロジスティック回帰が適用され、par約モデルモデルが開発されました。キャリブレーションと差別のパフォーマンスが評価されました。さらに、RAMA-ASは、ROC曲線分析を使用したAlvaradoのスコアパフォーマンスと比較されました。 結果：RAMA-ASは、症状（つまり、痛みの進行、痛みの悪化、痛みの移動）、徴候（つまり、発熱とリバウンドの圧痛）、および臨床検査（すなわち、白血球数（WBC）および好中球）を含む7つの予測因子を持つ3つのドメインで構成されていました。このモデルはデータに適合し、0.842（95％CI 0.804、0.881）のC統計で0.760（0.710、0.810）のAlvaradoスコアよりも優れた差別を実行しました。Bootstrapによる内部検証により、Sommerのdの0.686（0.608、0.763）および0.848（0.846、0.849）のC統計が得られました。2つの外部検証のC統計は、公正なキャリブレーションを伴う0.853（0.791、0.915）および0.813（0.736、0.892）でした。 結論：Rama-Asは、良好なキャリブレーションと差別のパフォーマンスを備えた虫垂炎の診断を支援するための有用なツールであるべきです。
BACKGROUND: Diagnosis of appendicitis is still clinically challenging where resources are limited. The purpose of this study was to develop and externally validate Ramathibodi Appendicitis Score (RAMA-AS) in aiding diagnosis of appendicitis. METHODS: A two-phase cross-sectional study (i.e., derivation and validation) was conducted at Ramathibodi Hospital (for derivation) and at Thammasat University Hospital and Chaiyaphum Hospital (for validation). Patients with abdominal pain and suspected of having appendicitis were enrolled. Multiple logistic regression was applied to develop a parsimonious model. Calibration and discrimination performances were assessed. In addition, our RAMA-AS was compared with Alvarado's score performances using ROC curve analysis. RESULTS: The RAMA-AS consisted of three domains with seven predictors including symptoms (i.e., progression of pain, aggravation of pain, and migration of pain), signs (i.e., fever and rebound tenderness), and laboratory tests (i.e., white blood cell count (WBC) and neutrophil). The model fitted well with data, and it performed better discrimination than the Alvarado score with C-statistics of 0.842 (95% CI 0.804, 0.881) versus 0.760 (0.710, 0.810). Internal validation by bootstrap yielded Sommer's D of 0.686 (0.608, 0.763) and C-statistics of 0.848 (0.846, 0.849). The C-statistics of two external validations were 0.853 (0.791, 0.915) and 0.813 (0.736, 0.892) with fair calibrations. CONCLUSION: RAMA-AS should be a useful tool for aiding diagnosis of appendicitis with good calibration and discrimination performances.
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