Severity of illness and organ dysfunction scoring in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe predictive and descriptive general scores that can be used to estimate the severity of illness in critically ill children. DESIGN: Review of the medical literature. SETTING: Pediatric intensive care units (PICUs). PATIENTS: Critically ill children. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Two predictive scores are frequently used in PICUs: the Pediatric Risk of Mortality III score and the Pediatric Index of Mortality 2. The data considered in these scores are collected at baseline. Predictive scores can be used to compare expected and observed mortality in PICUs or to estimate the balance in the baseline severity of illness of patients included in the different arms of a randomized clinical trial. Only one descriptive score is validated to estimate the severity of cases of multiple organ dysfunction syndrome in PICUs, namely, the Pediatric Logistic Organ Dysfunction score. The data required to calculate this score are collected from baseline to discharge from the PICU or up to 2 hrs before death in the PICU. The Pediatric Logistic Organ Dysfunction score can be used to describe the clinical outcome of patients during their stay in a PICU. CONCLUSION: Pediatric Risk of Mortality III, Pediatric Index of Mortality 2, and Pediatric Logistic Organ Dysfunction scores are the best available tools to estimate the severity of illness in critically ill children.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».