Performance of Early-Warning Scores in Predicting Mortality in an HIV-Infected Population with Sepsis in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».