Clinical predictive models (CPM) serve to identify and categorize patients into risk categories to assist in treatment and intervention recommendations. Predictive accuracy and practicality of models varies depending on methods used for their development, and should be evaluated. The aim of this study was to summarize currently available CPM for invasive candidiasis, analyze their performance, and assess their suitability for use in clinical decision making. We identified studies that described the construction of a CPM for invasive candidiasis from PubMed/MEDLINE, EMBASE, SCOPUS, Web of Science, Cochrane Library databases, and Clinicaltrials.gov. Data extracted included: author, data source, study design, recruitment period, characteristics of study population, outcome types, predictor types, number of study participants and outcome events, modelling method, and list of predictors used in the final model. Calibration and discrimination in the derivative datasets were used to assess the performance of each model. Ten articles were identified in our search and included for full text review. Five models were developed using data from ICUs, and five models included all hospitalized patients. The findings of this review highlight the limitations of currently available models to predict invasive candidiasis, including lack of generalizability, difficulty in everyday clinical use, and overly optimistic performance. There are significant concerns regarding predictive performance and usability in every day practice of existing CPM to predict invasive candidiasis.

中文翻译：

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侵袭性念珠菌感染的临床预测模型：系统文献回顾

临床预测模型 (CPM) 用于识别患者并将其分类为风险类别，以协助治疗和干预建议。模型的预测准确性和实用性因开发方法而异，应进行评估。本研究的目的是总结目前可用于侵袭性念珠菌病的 CPM，分析其性能，并评估其在临床决策中的适用性。我们从 PubMed/MEDLINE、EMBASE、SCOPUS、Web of Science、Cochrane 图书馆数据库和 Clinicaltrials.gov 中确定了描述侵袭性念珠菌病 CPM 构建的研究。提取的数据包括：作者、数据来源、研究设计、招募期、研究人群的特征、结果类型、预测变量类型、研究参与者的数量和结果事件，建模方法，以及最终模型中使用的预测变量列表。衍生数据集中的校准和区分用于评估每个模型的性能。在我们的搜索中确定了 10 篇文章，并将其纳入全文审查。使用来自 ICU 的数据开发了五个模型，五个模型包括所有住院患者。本综述的结果强调了当前可用模型预测侵袭性念珠菌病的局限性，包括缺乏普遍性、日常临床使用困难和过于乐观的表现。在现有 CPM 的日常实践中预测侵袭性念珠菌病的预测性能和可用性存在重大问题。衍生数据集中的校准和区分用于评估每个模型的性能。在我们的搜索中确定了 10 篇文章，并将其纳入全文审查。使用来自 ICU 的数据开发了五个模型，五个模型包括所有住院患者。本综述的结果强调了当前可用模型预测侵袭性念珠菌病的局限性，包括缺乏普遍性、日常临床使用困难和过于乐观的表现。在现有 CPM 的日常实践中预测侵袭性念珠菌病的预测性能和可用性存在重大问题。衍生数据集中的校准和区分用于评估每个模型的性能。在我们的搜索中确定了 10 篇文章，并将其纳入全文审查。使用来自 ICU 的数据开发了五个模型，五个模型包括所有住院患者。本综述的结果强调了当前可用模型预测侵袭性念珠菌病的局限性，包括缺乏普遍性、日常临床使用困难和过于乐观的表现。在现有 CPM 的日常实践中预测侵袭性念珠菌病的预测性能和可用性存在重大问题。五个模型包括所有住院患者。本综述的结果强调了当前可用模型预测侵袭性念珠菌病的局限性，包括缺乏普遍性、日常临床使用困难和过于乐观的表现。在现有 CPM 的日常实践中预测侵袭性念珠菌病的预测性能和可用性存在重大问题。五个模型包括所有住院患者。本综述的结果强调了当前可用模型预测侵袭性念珠菌病的局限性，包括缺乏普遍性、日常临床使用困难和过于乐观的表现。在现有 CPM 的日常实践中预测侵袭性念珠菌病的预测性能和可用性存在重大问题。