Development and Validation of a Model to Predict Pediatric Septic Shock Using Data Known 2 Hours After Hospital Arrival
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To use electronic health record data from the first 2 hours of care to derive and validate a model to predict hypotensive septic shock in children with infection. Design: Derivation-validation study using an existing registry. Setting: Six emergency care sites within a regional pediatric healthcare system. Three datasets of unique visits were designated: Patients: Patients in whom clinicians were concerned about serious infection from 60 days to 18 years were included; those with septic shock in the first 2 hours were excluded. There were 2,318 included visits; 197 developed septic shock (8.5%). Interventions: Lasso with 10-fold cross-validation was used for variable selection; logistic regression was then used to construct a model from those variables in the training set. Variables were derived from electronic health record data known in the first 2 hours, including vital signs, medical history, demographics, and laboratory information. Test characteristics at two thresholds were evaluated: 1) optimizing sensitivity and specificity and 2) set to 90% sensitivity. Measurements and Main Results: Septic shock was defined as systolic hypotension and vasoactive use or greater than or equal to 30 mL/kg isotonic crystalloid administration in the first 24 hours. A model was created using 20 predictors, with an area under the receiver operating curve in the training set of 0.85 (0.82–0.88); 0.83 (0.78–0.89) in the temporal test set and 0.83 (0.60–1.00) in the geographic test set. Sensitivity and specificity varied based on cutpoint; when sensitivity in the training set was set to 90% (83–94%), specificity was 62% (60–65%). Conclusions: This model predicted risk of septic shock in children with suspected infection 2 hours after arrival, a critical timepoint for emergent treatment and transfer decisions. Varied cutpoints could be used to customize sensitivity to clinical context.
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 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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».