A PREDICTION MODEL FOR SEPSIS IN INFECTED PATIENTS: EARLY ASSESSMENT OF SEPSIS ENGAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Purpose: To evaluate significant risk variables for sepsis incidence and develop a predictive model for rapid screening and diagnosis of sepsis in patients from the emergency department (ED). Methods: Sepsis-related risk variables were screened based on the PIRO (Predisposition, Insult, Response, Organ dysfunction) system. Training (n = 1,272) and external validation (n = 568) datasets were collected from Peking Union Medical College Hospital (PUMCH) and Beijing Tsinghua Changgung Hospital (BTCH), respectively. Variables were collected at the time of admission. Sepsis incidences were determined within 72 h after ED admissions. A predictive model, Early Assessment of Sepsis Engagement (EASE), was developed, and an EASE-based nomogram was generated for clinical applications. The predictive ability of EASE was evaluated and compared with the National Early Warning Score (NEWS) scoring system. In addition, internal and external validations were performed. Results: A total of 48 characteristics were identified. The EASE model, which consists of alcohol consumption, lung infection, temperature, respiration rate, heart rate, serum urea nitrogen, and white blood cell count, had an excellent predictive performance. The EASE-based nomogram showed a significantly higher area under curve (AUC) value of 86.5% (95% CI, 84.2%-88.8%) compared with the AUC value of 78.2% for the NEWS scoring system. The AUC of EASE in the external validation dataset was 72.2% (95% CI, 66.6%-77.7%). Both calibration curves of EASE in training and external validation datasets were close to the ideal model and were well-calibrated. Conclusions: The EASE model can predict and screen ED-admitted patients with sepsis. It demonstrated superior diagnostic performance and clinical application promise by external validation and in-parallel comparison with the NEWS scoring system.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».