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Enregistrement W1993789855 · doi:10.1186/cc5622

The correlation of the Sequential Organ Failure Assessment score with intensive care unit outcome

2007· article· en· W1993789855 sur OpenAlexfundno aff
I Ketchley, A Theodoraki, Thomas Reynolds, Andrew Tillyard, Roland Lawson, Nawaf Al-Subaie, Maurizio Cecconi, RM Grounds, Andrew Rhodes

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBayer Canada
Mots-clésMedicineIntensive care unitOutcome (game theory)Intensive care medicineFailure assessmentEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a prospective observational review of 100 consecutive patients admitted to our ICU. We collected data relating to daily maximum organ dysfunction scores. Outcome was defined in terms of length of ICU stay and ICU mortality. We included 100 patients (62 males), mean age 60.9 years. Of these admissions, 45 were elective surgical, 22 emergency surgical, 33 medical. The median Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score on admission was 4.50 (IQR 4). The median maximum SOFA score was 5.00 (IQR 5). The median length of ICU stay was 3.0 days (IQR 3). The overall ICU mortality rate was 14.0%. For patients with a maximum SOFA score ≤8, mortality was 5.1% – vs 45.5% for those whose maximum SOFA score was >8 ( P < 0.001). Sixty-four per cent of patients scored their maximum SOFA score on admission. In patients whose SOFA score increased after admission, the mortality was 24.3%. Logistic regression analysis showed the maximum SOFA score bore a stronger correlation with mortality than admission SOFA score. See Figure 1 . Median length of ICU stay in patients with an admission SOFA score >8 vs those whose admission SOFA score was ≤8 ( P = 0.001). Maximum and admission SOFA scores are of prognostic value in the intensive care setting; allowing patients with increased risk of mortality and prolonged stay to be identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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