Prognostic Accuracy of Soluble Triggering Receptor Expressed on Myeloid Cells (sTREM-1)-based Algorithms in Febrile Adults Presenting to Tanzanian Outpatient Clinics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The inability to identify individuals with acute fever at risk of death is a barrier to effective triage and management of severe infections, especially in low-resource settings. Since endothelial and immune activation contribute to the pathogenesis of various distinct life-threatening infections, we hypothesized that measuring mediators of these pathways at clinical presentation would identify febrile adults at risk of death. METHODS: Plasma concentrations of markers of endothelial (angiopoetin-1/2, soluble fms-like tyrosine kinase-1, soluble vascular cell adhesion molecule-1, soluble intercellular adhesion molecule-1) and immune (soluble triggering receptor expressed on myeloid cells [sTREM-1], interleukin-6, interleukin-8, chitinase-3-like protein-1, soluble tumor necrosis factor receptor-1, procalcitonin [PCT], C-reactive protein [CRP]) activation pathways were determined in consecutive adults with acute fever (≥38°C) at presentation to outpatient clinics in Dar es Salaam, Tanzania. We evaluated the accuracy of these mediators in predicting all-cause mortality and examined whether markers could improve the prognostic accuracy of clinical scoring systems, including the quick sequential organ failure assessment (qSOFA) and Glasgow coma scale (GCS). RESULTS: Of 507 febrile adults, 32 died (6.3%) within 28 days of presentation. We found that sTREM-1 was the best prognostic marker for 28-day mortality (area under the receiver operating characteristic [AUROC] 0.87, 95% confidence interval [CI] 0.81-0.92) and was significantly better than CRP (P < .0001) and PCT (P = .0001). The prognostic accuracy of qSOFA and the GCS were significantly enhanced when sTREM-1 was added (0.80 [95% CI 0.76-0.83] to 0.91 [95% CI 0.88-0.94; P < .05] and 0.72 [95% CI 0.63-0.80] to 0.94 [95% CI 0.91-0.97; P < .05], respectively). CONCLUSIONS: Measuring sTREM-1 at clinical presentation can identify febrile individuals at risk of all-cause febrile mortality. Adding severity markers such as sTREM-1 to simple clinical scores could improve the recognition and triage of patients with life-threatening infections in resource-limited settings.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».