qSOFA does not predict bacteremia in patients with severe manifestations of sepsis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bloodstream infections in septic patients may be missed due to preceding antibiotic therapy prior to obtaining blood cultures. We leveraged the FABLED cohort study to determine if the quick Sequential Organ Failure Assessment (qSOFA) score could reliably identify patients at higher risk of bacteremia in patients who may have false negative blood cultures due to previously administered antibiotic therapy. METHODS: We conducted a multi-centre diagnostic study among adult patients with severe manifestations of sepsis. Patients were enrolled in one of seven participating centres between November 2013 and September 2018. All patients from the FABLED cohort had two sets of blood cultures drawn prior to the administration of antimicrobial therapy, as well as additional blood cultures within 4 hours of treatment initiation. Participants were categorized according to qSOFA score, with a score ≥2 being considered positive. RESULTS: Among 325 patients with severe manifestations of sepsis, a positive qSOFA score (defined as a score ≥2) on admission was 58% sensitive (95% CI 48% to 67%) and 41% specific (95% CI 34% to 48%) for predicting bacteremia. Among patients with negative post-antimicrobial blood cultures, a positive qSOFA score was 57% sensitive (95% CI 42% to 70%) and 42% specific (95% CI 35% to 49%) to detect patients who were originally bacteremic prior to the initiation of therapy. CONCLUSIONS: Our results suggest that the qSOFA score cannot be used to identify patients at risk for occult bacteremia due to the administration of antibiotics pre-blood culture.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».