Early Warning of Infection in Patients Undergoing Hematopoietic Stem Cell Transplantation Using Heart Rate Variability and Serum Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Early warning of infection is critical to reduce the risk of deterioration and mortality, especially in neutropenic patients following hematopoietic stem cell transplantation (HCT). Given that heart rate variability (HRV) is a sensitive and early marker for infection, and that serum inflammatory biomarkers can have high specificity for infection, we hypothesized their combination may be useful for accurate early warning of infection. In this study, we developed and evaluated a composite predictive model using continuous HRV with daily serum biomarker measurements to provide risk stratification of future deterioration in HCT recipients. A total of 116 ambulatory outpatients about to undergo HCT consented to collection of prospective demographic, clinical (daily vital signs), HRV (continuous electrocardiography [ECG] monitoring, laboratory [daily serum samples frozen at -80 °C]), and infection outcome variables (defined as the time of escalation of antibiotics), all from 24 hours pre-HCT to the onset of infection or 14 days post-HCT. Indications for antibiotic escalation were adjudicated as "true infection" or not by 2 blinded HCT clinicians. A composite time series of 8 HRV metrics was created for each patient, and the probability of deterioration within the next 72 hours was estimated using logistic regression modeling of composite HRV and serum biomarkers using a rule-based naïve Bayes model if the HRV-based probability exceeded a median threshold. Thirty-five patients (30%) withdrew within <24 hours owing to intolerability of ECG monitoring, leaving 81 patients, of whom 48 (59%) had antibiotic escalation adjudicated as true infection. The combined HRV and biomarker (TNF-α, IL-6, and IL-7) predictive model began increasing at ~48 hours on average before the diagnosis of infection, could distinguish between high risk of impending infection (>90% incidence of subsequent infection within 72 hours), average risk (~50%), and low risk (<10%), with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.87. However, given that prophylactic predictive ECG monitoring and daily serum collection proved challenging for many patients, further refinement in measurement is necessary for further study.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».