MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3040300883 · doi:10.7759/cureus.9030

The Utility of Early Warning Score in Adults Presenting With Sepsis in the Emergency Department of a Low Resource Setting

2020· article· en· W3040300883 sur OpenAlexaff
Emaduddin Siddiqui, Abdul A Jokhio, Ahmed Raheem, Shahan Waheed, Syed Hashmatullah

Notice bibliographique

RevueCureus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSouth Bruce Grey Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEarly warning scoreTriageEmergency departmentSepsisEmergency medicineSeptic shockPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Sepsis is a condition with high mortality and morbidity. Delay in early recognition and prompt management results in higher mortality. There are many clinical scores to identify early sepsis; however, Early Warning Score (EWS) has clinical/physiological parameters that are easy to apply in the ED for timely diagnosis and management. In the present study, we collected information regarding the utilization of EWS in timely identifying the sick patients at triage of a tertiary care center. Methods This study was a descriptive cross-sectional investigation conducted in the ED of Aga Khan University Hospital in Karachi, the largest metropolitan city in Pakistan. A total of 240 participants were selected by non-probability convenient sampling after fulfilling the inclusion criteria. Data collected included EWS criteria, demography, length of hospital stay, patient disposition (ward, intensive care or high dependency area), and differentials like sepsis, severe sepsis or septic shock. Results A total of 240 patients were enrolled, out of which 139 (57.9%) patients were male, and 101 (42.1%) were female with a mean age of 52.7 ± 15.3 years (range: 18 to 80 years). In this study, the length of stay (LOS) was 2.2 ± 1.1 (range: one to six days), and there was an EWS of 8.2 ± 2.6 (4-15). There were 143 patients in the elderly age group > 50 years (59.6%); however, most elderly presented with sepsis among both age groups. The least affected age group was aged 16 to 30 years, with 23 (9.6%) cases. An EWS >7 is best to detect cases with sepsis or severe sepsis with a sensitivity of 98.5% (95% CI: 92.13 to 99.92) and specificity of 89.57% (95% CI: 82.64 to 93.93). Similarly, the EWS for severe sepsis or septic shock was >9 with a sensitivity of 86.76% (95% CI: 76.72 to 92.88) and specificity of 88.24% (95% CI: 78.47 to 93.92). Conclusions This study revealed that the sensitivity and specificity of EWS for the detection of sepsis, severe sepsis and septic shock was found to be high; hence, it could be a valuable and readily useable system for early diagnosis and proper management of sepsis, severe sepsis, and septic shock.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207