Proteomics Improves the Prediction of Burns Mortality: Results from Regression Spline Modeling
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Notice bibliographique
Résumé
Prediction of mortality in severely burned patients remains unreliable. Although clinical covariates and plasma protein abundance have been used with varying degrees of success, the triad of burn size, inhalation injury, and age remains the most reliable predictor. We investigated the effect of combining proteomics variables with these three clinical covariates on prediction of mortality in burned children. Serum samples were collected from 330 burned children (burns covering >25% of the total body surface area) between admission and the time of the first operation for clinical chemistry analyses and proteomic assays of cytokines. Principal component analysis revealed that serum protein abundance and the clinical covariates each provided independent information regarding patient survival. To determine whether combining proteomics with clinical variables improves prediction of patient mortality, we used multivariate adaptive regression splines, because the relationships between analytes and mortality were not linear. Combining these factors increased overall outcome prediction accuracy from 52% to 81% and area under the receiver operating characteristic curve from 0.82 to 0.95. Thus, the predictive accuracy of burns mortality is substantially improved by combining protein abundance information with clinical covariates in a multivariate adaptive regression splines classifier, a model currently being validated in a prospective study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle