Stratification of Culture-Proven Early-Onset Sepsis Cases by the Neonatal Early-Onset Sepsis Calculator: An Individual Patient Data Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide a comprehensive assessment of case stratification by the Neonatal Early-Onset Sepsis (EOS) Calculator, a novel tool for reducing unnecessary antibiotic treatment. STUDY DESIGN: A systematic review with individual patient data meta-analysis was conducted, extending PROSPERO record CRD42018116188. Cochrane, PubMed/MEDLINE, EMBASE, Web of Science, Google Scholar, and major conference proceedings were searched from 2011 through May 1, 2020. Original data studies including culture-proven EOS case(s) with EOS Calculator application, independent from EOS Calculator development, and including representative birth cohorts were included. Relevant (individual patient) data were extracted from full-text and data queries. The main outcomes were the proportions of EOS cases assigned to risk categories by the EOS Calculator at initial assessment and within 12 hours. Evidence quality was assessed using Newcastle-Ottawa scale, Critical Appraisal and Data Extraction for Systematic Reviews of Prediction Modelling Studies, and GRADE tools. RESULTS: Among 543 unique search results, 18 were included, totaling more than 459 000 newborns. Among 234 EOS cases, EOS Calculator application resulted in initial assignments to (strong consideration of) empiric antibiotic administration for 95 (40.6%; 95% CI, 34.2%-47.2%), more frequent vital signs for 36 (15.4%; 95% CI, 11.0%-20.7%), and routine care for 103 (44.0%; 95% CI, 37.6%-50.6%). By 12 hours of age, these proportions changed to 143 (61.1%; 95% CI, 54.5%-67.4%), 26 (11.1%; 95% CI, 7.4%-15.9%), and 65 (27.8%; 95% CI, 22.1%-34.0%) of 234 EOS cases, respectively. CONCLUSIONS: EOS Calculator application assigns frequent vital signs or routine care to a substantial proportion of EOS cases. Clinical vigilance remains essential for all newborns.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».