Predicting in-hospital mortality in pneumonia-associated septic shock patients using a classification and regression tree: a nested cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia complicated by septic shock is associated with significant morbidity and mortality. Classification and regression tree methodology is an intuitive method for predicting clinical outcomes using binary splits. We aimed to improve the prediction of in-hospital mortality in patients with pneumonia and septic shock using decision tree analysis. Classification and regression tree models were applied to all patients with pneumonia-associated septic shock in the international, multicenter Cooperative Antimicrobial Therapy of Septic Shock database between 1996 and 2015. The association between clinical factors (time to appropriate antimicrobial therapy, severity of illness) and in-hospital mortality was evaluated. Accuracy in predicting clinical outcomes, sensitivity, specificity, and area under receiver operating curve of the final model was evaluated in training ( n = 2111) and testing datasets ( n = 2111). The study cohort contained 4222 patients, and in-hospital mortality was 51%. The mean time from onset of shock to administration of appropriate antimicrobials was significantly higher for patients who died (17.2 h) compared to those who survived (5.0 h). In the training dataset ( n = 2111), a tree model using Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II Score, lactate, age, and time to appropriate antimicrobial therapy yielded accuracy of 73% and area under the receiver operating curve 0.75. The testing dataset ( n = 2111) had accuracy of 69% and area under the receiver operating curve 0.72. Overall mortality (51%) in patients with pneumonia complicated by septic shock is high. Increased time to administration of antimicrobial therapy, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II Score, serum lactate, and age were associated with increased in-hospital mortality. Classification and regression tree methodology offers a simple prognostic model with good performance in predicting in-hospital mortality.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».