Early Warning Scores and Their Application in the Inpatient Oncology Settings
Notice bibliographique
Résumé
Early Warning Score (EWS) systems are tools that use alterations in vital signs to rapidly identify clinically deteriorating patients and escalate care accordingly. Since its conception in 1997, EWSs have been used in several settings, including the general inpatient ward, intensive care units, and the emergency department. Several iterations of EWSs have been developed with varying levels of sensitivity and specificity for use in different populations. There are multiple strengths of these tools, including their simplicity and their ability to standardize communication and to reduce inappropriate or delayed referrals to the intensive care unit. Although early identification of deteriorating patients in the oncology population is vital to reduce morbidity and mortality and to improve long-term prognosis, the application in the oncology setting has been limited. Patients with an oncological diagnosis are usually older, medically complex, and can have increased susceptibility to infections, end-organ damage, and death. A search using PubMed and Scopus was conducted for articles published between January 1997 and November 2020 pertaining to EWSs in the oncology setting. Seven relevant studies were identified and analyzed. The most commonly used EWS in this setting was the Modified Early Warning Score. Of the seven studies, only two included prospective validation of the EWS in the oncology population and the other five only included a retrospective assessment of the data. The majority of studies were limited by their small sample size, single-institution analysis, and retrospective nature. Future studies should assess dynamic changes in scores over time and evaluate balance measures to identify use of health care resources.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».