An Algorithm for Systemic Inflammatory Response Syndrome Criteria–Based Prediction of Sepsis in a Polytrauma Cohort*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Lifesaving early distinction of infectious systemic inflammatory response syndrome, known as "sepsis," from noninfectious systemic inflammatory response syndrome is challenging in the ICU because of high systemic inflammatory response syndrome prevalence and lack of specific biomarkers. The purpose of this study was to use an automatic algorithm to detect systemic inflammatory response syndrome criteria (tachycardia, tachypnea, leukocytosis, and fever) in surgical ICU patients for ICU-wide systemic inflammatory response syndrome prevalence determination and evaluation of algorithm-derived systemic inflammatory response syndrome descriptors for sepsis prediction and diagnosis in a polytrauma cohort. DESIGN: Cross-sectional descriptive study and retrospective cohort study. SETTING: Electronic medical records of a tertiary care center's surgical ICU, 2006-2011. PATIENTS: All ICU admissions and consecutive polytrauma admissions. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Average prevalence of conventional systemic inflammatory response syndrome (≥ 2 criteria met concomitantly) from cross-sectional application of the algorithm to all ICU patients and each minute of the study period was 43.3%. Of 256 validated polytrauma patients, 85 developed sepsis (33.2%). Three systemic inflammatory response syndrome descriptors summarized the 24 hours after admission and before therapy initiation: 1) systemic inflammatory response syndrome criteria average for systemic inflammatory response syndrome quantification over time, 2) first-to-last minute difference for trend detection, and 3) change count reflecting systemic inflammatory response syndrome criteria fluctuation. Conventional systemic inflammatory response syndrome for greater than or equal to 1 minute had 91% sensitivity and 19% specificity, whereas a systemic inflammatory response syndrome criteria average cutoff value of 1.72 had 51% sensitivity and 77% specificity for sepsis prediction. For sepsis diagnosis, systemic inflammatory response syndrome criteria average and first-to-last minute difference combined yielded 82% sensitivity and 71% specificity compared with 99% sensitivity and only 31% specificity of conventional systemic inflammatory response syndrome from a nested case-control analysis. CONCLUSIONS: Dynamic systemic inflammatory response syndrome descriptors improved specificity of sepsis prediction and particularly diagnosis, rivaling established biomarkers, in a polytrauma cohort. They may enhance electronic sepsis surveillance once evaluated in other patient populations.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».