Value of combined lactate and central venous oxygen saturation measurement in patients with sepsis: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Lactate and central venous oxygen saturation (ScvO2) reflect tissue hypoperfusion but each measure is confounded by many additional factors. These confounding factors differ between lactate and ScvO2. Objectives. We postulated that combined assessment of lactate and ScvO2 may yield information beyond that of each measure alone. Specifically we sought to determine whether lactate has different characteristics and predictive value at different levels of ScvO2. Material and methods. We conducted a retrospective analysis of a Derivation cohort and a Validation Cohort of sepsis patients with lactate and ScvO2 measured within the first 4 hours of intensive care unit admission and 12 hours after resuscitation. Patients were grouped according to: 1) ScvO2 < 60 %; 2) 60 % ≤ ScvO2 < 80 %; 3) ScvO2 ≥ 80 %. Results. Lactate was negatively correlated with ScvO2 in the ScvO2 < 60 % group in both cohorts but was not correlated with ScvO2 in the other ScvO2 groups. Using receiver operator characteristic analysis in the Derivation Cohort, in the ScvO2 ≥ 80 % group lactate was predictive of 28-day mortality with an area under the ROC curve (AUC) of 0.94 and an optimal threshold lactate of 3.0 mmol/L. Using this threshold in the ScvO2 ≥ 80 % groups, 28-day mortality was 32.7 %. Conclusions. Lactate has different characteristics and predictive value at different levels of ScvO2. When ScvO2 < 60 % correlation between lactate and ScvO2 is consistent with a degree of oxygen supply limitation. When ScvO2 ≥ 80 % lactate > 3.0 mmol/L is predictive of mortality.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».