Predicting Death in Necrotizing Soft Tissue Infections: A Clinical Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Necrotizing soft tissue infections (NSTIs) are associated with a high mortality rate; however, there is no uniform way to categorize the severity of this disease early in its course. The goal of this study was to develop a clinical score based on data available at the time of initial assessment to aid in stratifying patients according to their risk of death. METHODS: A cohort of all 350 patients admitted with NSTI to two institutions over a nine-year period was examined retrospectively. Using random split sampling, two datasets were created: Prediction (PD) and validation (VD). Multivariable stepwise regression analysis of the PD identified independent predictors of death using data available at the time of admission. Model performance was evaluated for accuracy, discrimination, and calibration. A clinical score to predict death was created, and using the Trauma and Injury Severity Score (TRISS) methodology, the score was validated on the VD (z-statistic). RESULTS: Six admission parameters independently predicted death: Age > 50 years, heart rate > 110 beats/min, temperature <36 degrees C, white blood cell count > 40,000/mcL, serum creatinine concentration > 1.5 mg/dL, and hematocrit > 50%. The accuracy of this model was 86.8%; the area under the receiver-operating characteristic curve was 0.81, and the Hosmer-Lemeshow statistic was 11.8. Additionally, the score had excellent performance in evaluation on the VD (z-score/statistic 0.23 to - 0.83). CONCLUSION: A clinical score that categorizes patients with NSTI according to the risk of death was created. It uses simple variables, all available at the time of first assessment. It stratifies patients according to disease severity and can guide the use of aggressive or novel therapeutic strategies and selection of patients for clinical trials.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».