A Simplified Risk Scoring System to Predict Mortality in Cardiovascular Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular intensive care unit (CICU) is an area with high mortality rates globally. The prediction of inpatients mortality risk at CICU needs a simplified scoring systems. Hence, this study aims to analyze the predictors for in-hospital mortality of patients whom hospitalized at CICU of Sardjito General Hospital Yogyakarta and to create a mortality risk score based on the results of this analysis. METHODS: Data were obtained from SCIENCE (Sardjito Cardiovascular Intensive Care) registry. Outcomes of 595 consecutive patients (mean age 59.92 ± 13.0 years) from January to November 2017 were recorded retrospectively. Demography, risk factor, comorbidities, laboratory result and other examinations were analyzed by multivariate logistic regression to create two models of scoring system (probability and cut-off model) to predict in-hospital mortality of any cause. RESULTS: A total of 595 subjects were included in this research; death was found in 55 patients (9.2%). Multiple logistic regression analysis showed some variables that became independent predictor of mortality, i.e. age ≥ 60 years, pneumonia, the use of ventilator machine, and increased of serum glutamate-pyruvate transaminase level, an increased of creatinine level and an ejection fraction < 40%. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis showed a cut-off model scoring system with score 3 to 9 predicting mortality compared to score 0 - 2. This model yielded sensitivity of 80% and specificity 74%. While the probability scoring system (score 0 to 9) showed that the higher the score, the higher the mortality probability (e.g. the mortality of patient with score 2 is 5.27%; while the mortality of patient with score 8 is 87.5%). CONCLUSIONS: Scoring system derived from this study can be used to predict the in-hospital mortality of patients whom hospitalized in our CICU and show a favorable sensitivity and specificity result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».