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Enregistrement W2755665659 · doi:10.1093/ofid/ofx163.419

Performance of Early-Warning Scores in Predicting Mortality in an HIV-Infected Population with Sepsis in Uganda

2017· article· en· W2755665659 sur OpenAlexaff
Riley Hazard, Christopher Moore

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeEarly warning scoreGlasgow Coma ScaleSerostatusReceiver operating characteristicSepsisMewsInternal medicinePopulationArea under the curveEmergency medicineSurgeryHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early-warning scores (EWS) have the potential to improve resource allocation and hasten care in sub-Saharan Africa (SSA). Despite the high prevalence of HIV infection in SSA, current EWS do not take into account HIV serostatus. We conducted a retrospective study at Mbarara Regional Referral Hospital (MRRH) in Uganda to evaluate the performance of CRB-65, modified early-warning score (MEWS), quick sepsis-related organ failure assessment (qSOFA), rapid acute physiology score (RAPS), rapid emergency medicine score (REMS), South African triage scale (SATS), and shock index (SI) in predicting mortality among HIV-infected patients presenting with sepsis. We included patients admitted with sepsis to MRRH between January 2014 and December 2015 that had an HIV-positive serostatus and at least one valid heart rate, respiratory rate, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, temperature, and oxygen saturation. Glasgow coma scale was imputed with the median. We used the area under the receiver operating curve (AUC) with tenfold cross-validation to assess the performance of each EWS. Of the 193 patients, the median (interquartile range) age was 34 (27, 42) years, 87 (45.0%) were female and 65 (44.6%) died. The AUC (95% confidence interval) was 0.53 (0.43, 0.62) for CRB65, 0.53 (0.44, 0.62) for MEWS, 0.57 (0.46, 0.68), for qSOFA, 0.60 (0.51, 0.69) for RAPS, 0.55 (0.46, 0.63) for REMS, 0.53 (0.45, 0.62) for SATS, and 0.54 (0.46, 0.63) for SI. The ability of EWS to predict mortality in an HIV-infected patient population with sepsis in Uganda was poor. EWS used in SSA should be derived from African patient populations and adjust for HIV serostatus. All authors: No reported disclosures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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