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Enregistrement W2811264850 · doi:10.1097/pcc.0000000000001598

Mortality Risk Using a Pediatric Quick Sequential (Sepsis-Related) Organ Failure Assessment Varies With Vital Sign Thresholds*

2018· article· en· W2811264850 sur OpenAlexaffabout
Cheryl Peters, Srinivas Murthy, Rollin Brant, Niranjan Kissoon, Matthias Görges

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSunny Hill Health Centre for ChildrenBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSign (mathematics)SepsisIntensive care medicineRisk assessmentVital signsEmergency medicineMedical emergencyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We evaluated adapting the quick Sequential (Sepsis-Related) Organ Failure Assessment score (fast respiratory rate, altered mental status, low blood pressure) for pediatric use by selecting thresholds from three commonly used definitions: Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2, Pediatric Advanced Life Support, and International Pediatric Sepsis Consensus Conference. We examined their respective performance in identifying children who had a discharge diagnosis of infection at high risk of mortality using PICU registry data, with additional focus on the influence of age on performance. DESIGN: Analysis of retrospective data obtained from the Virtual Pediatric Systems PICU database. The performance in predicting observed mortality was assessed for the three candidate approaches using receiver operating characteristics analysis, including age group effects. SETTING: The Virtual Pediatric Systems database contains data on diagnosis, clinical markers, and outcomes in prospectively collected clinical records from 130 participating PICUs in the United States and Canada. PATIENTS: Children who had a discharge diagnosis of infection in a participating PICU between 2009 and 2014, for which all required data were available. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Data from 40,228 children revealed an overall mortality of 4.22%. Area under the receiver operating characteristics curve (95% CI) was 0.760 (0.749-0.771) for Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2 with mechanical ventilation, 0.700 (0.689-0.712) for Pediatric Advanced Life Support, and 0.709 (0.696-0.721) for International Pediatric Sepsis Consensus Conference. When split by age group, the performance of Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2 with mechanical ventilation was lowest in the youngest neonates (under 1 wk old), with an area under the receiver operating characteristics curve (95% CI) of 0.724 (0.656-0.791), and in the teenagers (13-18 yr), with an area under the receiver operating characteristics curve of 0.710 (0.682-0.738), yet it still outperformed Pediatric Advanced Life Support and International Pediatric Sepsis Consensus Conference in both groups. CONCLUSIONS: Among critically ill children who had a discharge diagnosis of infection in the PICU, quick Sequential (Sepsis-Related) Organ Failure Assessment score performs best when using the Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2 age thresholds with mechanical ventilation, while all definitions performed worse at extremes of pediatric age. Thus, mortality risk varies with vital sign thresholds, and although Pediatric Logistic Organ Dysfunction 2 with mechanical ventilation performed marginally better, it is unlikely to be of use to clinicians. More work is needed to develop a robust and relevant pediatric sepsis risk score.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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