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Enregistrement W3157286347 · doi:10.1097/cce.0000000000000414

Diagnostic Potential of Coagulation-Related Biomarkers for Sepsis in the Emergency Department: Protocol for a Pilot Observational Cohort Study

2021· article· en· W3157286347 sur OpenAlex
Jaskirat Arora, Jennifer Ann Klowak, Sameer Parpia, Marcelo Zapata-Canivilo, Walaa Faidi, Christopher Skappak, Rachael Gregoris, Colin A. Kretz, Dhruva J. Dwivedi, Kerstin de Wit, Michelle Welsford, Alison Fox‐Robichaud

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalImpactThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineSepsisBiomarkerObservational studyEmergency medicineIntensive care medicineCohortProspective cohort studyLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Between 75% and 80% of patients with sepsis arrive in the hospital through the emergency department. Early diagnosis is important to alter patient prognosis, but currently, there is no reliable biomarker. The innate immune response links inflammation and coagulation. Several coagulation -related biomarkers are associated with poor prognosis in the ICU. The role of coagulation biomarkers to aid in early sepsis diagnosis has not previously been investigated. The objective of our study is to determine the individual or combined accuracy of coagulation and inflammation biomarkers with standard biochemical tests to diagnose adult septic patients presenting to the emergency department. METHODS: in the Emergency Department is a prospective, observational cohort study with a target enrolment of 250 suspected septic patients from two Canadian emergency departments. The emergency physicians will enroll patients with suspected sepsis. Blood samples will be collected at two time points (initial presentation and 4 hr following). Patients will be adjudicated into septic, infected, or not infected status in accordance with the Sepsis-3 definitions. Patient demographics, cultures, diagnosis, and biomarkers will be reported using descriptive statistics. Optimal cut off values with sensitivity and specificity for each biomarker will be determined using C-statistics to distinguish between septic and nonseptic patients. Stepwise multiple logistic regression analysis with exclusion of nonsignificant covariates from the final model will be used to establish a panel of biomarkers. CONCLUSIONS: Our protocol describes the processes and methods for a pragmatic observational biomarker study in the emergency department. This study will seek to determine the potential diagnostic importance of early coagulation abnormalities to identify additional tools for sepsis diagnosis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,214 · 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