Sepsis Prognostic Scores Accuracy in Predicting Adverse Outcomes in Children With Sepsis Admitted to the Pediatric Intensive Care Unit From the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the performance of several prognostic scores calculated in the first 24 hours of admission (day 1) in predicting mortality and morbidity among critically ill children with sepsis presenting to the pediatric emergency department (PED) and then admitted to the pediatric intensive care unit (PICU). METHODS: Single-center, retrospective cohort study in children with a diagnosis of sepsis visiting the PED and then admitted to the PICU from January 1, 2010 to December 31, 2019. Sepsis organ dysfunction scores-pediatric Sequential Organ Failure Assessment (pSOFA) (Schlapbach, Matics, Shime), quickSOFA, quickSOFA-L, Pediatric Logistic Organ Dysfunction (PELOD)-2, quickPELOD-2, and Pediatric Multiple Organ Dysfunction score-were calculated during the first 24 hours of admission (day 1) and their performance compared with systemic inflammatory response syndrome (SIRS) and severe sepsis-International Consensus Conference on Pediatric Sepsis(ICCPS)-derived criteria-using the area under the receiver operating characteristic curve. Primary outcome was PICU mortality. Secondary outcomes were: a composite of death and new disability (ie, change from baseline Pediatric Overall Performance Category score ≥1); prolonged PICU length of stay (>5 d); prolonged invasive mechanical ventilation (MV) (>3 d). RESULTS: Among 60 patients with sepsis, 4 (6.7%) died, 7 (11.7%) developed new disability, 26 (43.3%) experienced prolonged length of stay, and 21 (35%) prolonged invasive MV. The prognostic ability in mortality discrimination was significantly higher for organ dysfunction scores, with PELOD-2 showing the best performance (area under the receiver operating characteristic curve, 0.924; 95% confidence interval, 0.837-1.000), significantly better than SIRS 3 criteria (0.924 vs 0.509, P = 0.009), SIRS 4 criteria (0.924 vs 0.509, P < 0.001), and severe sepsis (0.924 vs 0.527, P < 0.001). Among secondary outcomes, PELOD-2 performed significantly better than SIRS criteria and severe sepsis to predict prolonged duration of invasive MV, whereas better than severe sepsis to predict "poor outcome" (mortality or new disability). CONCLUSIONS: Day 1 organ dysfunction scores performed better in predicting mortality and morbidity outcomes than ICCPS-derived criteria. The PELOD-2 was the organ dysfunction score with the best performance for all outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».