A novel score based on age and cardiac biomarkers predicts outcomes in severe sepsis and septic shock
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial dysfunction is common among critically ill septic patients. Elevated levels of cardiac biomarkers are predictors of mortality in acute coronary syndrome and in unselected critically ill patients. Our aim was to evaluate the role of the cardiac markers NT-proBNP, Troponin T (TnT) and myoglobin as predictors of inhospital and 6-month all-cause mortality in patients admitted to a general adult ICU with severe sepsis/septic shock. Serial plasma samples were taken for five sequential days on all patients admitted with severe sepsis/septic shock. Samples were analysed for NT-proBNP, TnT and myoglobin. Samples were analysed on 49 patients. Elevated myoglobin was the only predictor of ICU mortality. Age, myoglobin and NT-proBNP levels predicted hospital mortality. Predictors of 6-month mortality were age, peak TnT, peak myoglobin and peak NT-proBNP levels. The APACHE II score did not predict mortality. A score was established dependent on TnT (<0.1 = 1, ≥0.1 = 2), age (<65 years = 1, ≥65 years = 2), BNP (<10,000 = 1, >10,000 = 2), and myoglobin (<750 = 1, >750 = 2). Patients were placed into tertiles (score = 4&5, 6, 7&8) to produce survival curves (Figure 1 , P < 0.01). (abstract P450) In critically ill patients with severe sepsis/septic shock a score based on age and increased plasma levels of cardiac biomarkers can help risk-stratify patients and predict short-term (<6 months) outcome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».