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Enregistrement W2913060591 · doi:10.1182/blood-2018-99-110622

White Blood Cell Count Trajectory and Mortality in Septic Shock: A Retrospective Cohort Study

2018· article· en· W2913060591 sur OpenAlexaffabout
Emily Rimmer, Steve Doucette, Donald S. Houston, Brett L. Houston, Chantalle Menard, Murdoch Leeies, Salaheddin M. Mahmud, Anand Kumar, Allan Garland, Ryan Zarychanski

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeptic shockMedicineRetrospective cohort studyPopulationWhite blood cellShock (circulatory)TrajectoryCohortEmergency medicineCohort studyIntensive careSepsisInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Septic shock is among the most common causes of admission to medical intensive care units (ICU) and is associated with mortality of 20-40%. The white blood cell count (WBC) at time of admission correlates with prognosis in septic shock but it is not known if the change in WBC over time (i.e. the WBC trajectory) impacts survival. Hypothesis: We hypothesized that the trajectory of the WBC count in septic shock can identify distinct clinical groups and be an independent predictor of 30-day mortality. Objectives: 1) To identify groups of patients with different WBC trajectories using group-based trajectory analysis; 2) To evaluate patient and illness factors associated with WBC count trajectories; and 3) To estimate the association of WBC trajectory with mortality in septic shock. Methods: We completed a retrospective cohort study of adult patients with septic shock admitted to an ICU in Winnipeg, Canada between 2006-2014. We used group-based trajectory analysis to analyze the trend of WBC over the first 7 days of ICU admission to group patients according to stastically similar trajectories. Group-based trajectory analysis is a statistical method that can be used to describe the pattern of a variable over time. Rather than pre-specifying groups within a population, or using methods to measure an average trajectory for the entire population, group-based trajectory analysis allows for different groups with different trajectories to emerge. We used the Bayesian Information Criterion (BIC) and clinical validity characteristics to select the optimal trajectory model. We developed a multinomial logistic regression model to evaluate the association of patient and illness factors with WBC trajectories. We constructed a multivariable Cox proportional hazard models adjusted for age, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score, comorbidities, infection type and antibiotics to evaluate the association of WBC trajectory on 30-day mortality. Results: Our final study cohort comprised 917 patients with septic shock. The favoured model identified 7 distinct trajectories of WBC (Figure 1). We found that only baseline platelet count and sex were associated with WBC trajectory. The 30-day mortality of the entire cohort was 26.3%, and ranged from 23.1% in group 4 to 63% in group 5 (rising WBC trajectory). In a multivariable Cox proportional hazard model, group 5 was independently associated with an increased hazard of death (Hazard Ratio 3.48, 95% CI 1.92 to 6.35, p<0.01). Conclusions: We found seven unique and clinically relevant groups of patients with septic shock using trajectory analysis of the WBC count. Routine baseline characteristics are poor predictors of trajectory group assignment. The rising WBC trajectory is associated with an increased risk of death in septic shock. Further studies are required to fully describe the clinical characteristics and prognosis associated with distinct WBC trajectories and whether this information can inform level of care decisions and anticipated response to treatments. In the era of Big Data, trajectory analysis will be broadly applicable to the field of hematology where trends in blood counts or biomarkers of disease may provide valuable clinical or prognostic information. Examples could include analysis of the M-protein trajectory in Multiple Myeloma, and the trajectory of platelet counts in immune thrombocytopenia. Figure 1. Figure 1. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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