Using Vital Signs to Place Acutely Ill Patients Quickly and Easily into Clinically Helpful Pathophysiologic Categories: Derivation and Validation of Eight Pathophysiologic Categories in Two Distinct Patient Populations of Acutely Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early warning scores reliably identify patients at risk of imminent death, but do not provide insight into what may be wrong with the patient or what to do about it. OBJECTIVE: Our aim was to explore whether the Shock Index (SI), pulse pressure (PP), and ROX Index can place acutely ill medical patients in pathophysiologic categories that could indicate the interventions required. METHODS: A retrospective post-hoc analysis of previously obtained and reported clinical data for 45,784 acutely ill medical patients admitted to a major regional referral Canadian hospital between 2005 and 2010 and validated on 107,546 emergency admissions to four Dutch hospitals between 2017 and 2022. RESULTS: SI, PP, and ROX values divided patients into eight mutually exclusive physiologic categories. Mortality was highest in patient categories that included ROX Index value < 22, and a ROX Index value < 22 multiplied the risk of any other abnormality. Patients with a ROX Index value < 22, PP < 42 mm Hg, and SI > 0.7 had the highest mortality and accounted for 40% of deaths within 24 h of admission, whereas patients with a PP ≥ 42 mm Hg, SI ≤ 0.7, and ROX Index value ≥ 22 had the lowest risk of death. These results were the same in both the Canadian and Dutch patient cohorts. CONCLUSIONS: SI, PP, and ROX Index values can place acutely ill medical patients into eight mutually exclusive pathophysiologic categories with different mortality rates. Future studies will assess the interventions needed by these categories and their value in guiding treatment and disposition decisions.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».