73: Comparison of a Sepsis-Risk Calculator to Clinical Algorithm Used to Screen for Early-Onset Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
The sepsis risk calculator designed by Puopolo et al (Pediatrics 2011) estimates early onset neonatal sepsis (EOS) risk based on intrapartum factors, and has resulted in the safe evaluation of significantly fewer infants. This group has also provided further management strategies based on the clinical condition of the newborn. To compare the risk estimate for EOS calculated using the newly published sepsis risk calculator of Puopolo et al to the standard clinical algorithm recommended by the Canadian Pediatric Society (CPS) and to find its utility within a local population. All newborns (>36 weeks of gestation) born at a Canadian tertiary center between February 2014 and July 2014 were included. Infants born to mothers with inadequate GBS prophylaxis, chorioamnionitis or unknown GBS status with risk factors were screened and sepsis risk was estimated using a computerized calculator based on maternal predictors. These infants were followed to determine their management strategies based on clinical conditions. 971 infants were born during the study period. Based on the CPS algorithm, 66 (6.7%) infants were evaluated. Demographic data are available in Table 1. There was no culture positive sepsis in the study group. The sepsis risk calculator identified only two infants (3.03%) with a risk of >0.5/1000. When clinical variables were entered, antibiotic treatment was suggested for 7/66 (10.6%). Current strategies to reduce EOS based on preventive measures have resulted in a decrease in the risk of sepsis. Application of the sepsis risk calculator to our population truly depicts its strength but larger studies are needed to find the true incidence of EOS in the targeted population and to further evaluate the practical impact of this calculator on EOS identification.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».