Procalcitonin Kinetics in the First 72 Hours Predicts 30-Day Mortality in Severely Ill Septic Patients Admitted to an Intermediate Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe sepsis and septic shock are leading causes of morbidity and mortality among critically ill patients, thus the identification of prognostic factors is crucial to determine their outcome. In this study, we explored the value of procalcitonin (PCT) variation in predicting 30-day mortality in patients with sepsis admitted to an intermediate care unit. METHODS: This prospective observational study enrolled 789 consecutive patients with severe sepsis and septic shock admitted to a medical intermediate care unit between November 2012 and February 2014. Kinetics of PCT expressed as percentage were defined by the variation between admission and 72 hours, and 24 and 72 hours; they were defined as Δ-PCT0-72h and Δ-PCT24-72h, respectively. RESULTS: The final study group of 144 patients featured a mean age of 73 ± 14 years, with a high prevalence of comorbidities (Charlson index greater than 6 in 39%). Overall, 30-day mortality was 28.5% (41/144 patients). A receiver-operating-characteristic (ROC) analysis identified a decrease of Δ-PCT0-72h less than 15% (area under the curve: 0.75; 95% confidence interval (CI): 0.67 - 0.82) and a decrease of Δ-PCT24-72h less than 20% (area under the curve: 0.83; 95% CI: 0.74 - 0.92) as the most accurate cut-offs in predicting mortality. Decreases of Δ-PCT0-72h less than 15% (HR: 3.9, 95% CI: 1.6 - 9.5; P < 0.0001) and Δ-PCT24-72h less than 20% (HR: 3.1, 95% CI: 1.2 - 7.9; P < 0.001) were independent predictors of 30-day mortality. CONCLUSIONS: Evaluation of PCT kinetics over the first 72 hours is a useful tool for predicting 30-day mortality in patients with severe sepsis and septic shock admitted to an intermediate care unit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».