Validation of sTREM-1 and IL-6 based algorithms for outcome prediction of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A prospective observational cohort study of COVID-19 patients in a single Emergency Department (ED) showed that sTREM-1- and IL-6-based algorithms were highly predictive of adverse outcome (Van Singer et al. J Allergy Clin Immunol 2021). We aim to validate the performance of these algorithms at ED presentation. METHODS: This multicentric prospective observational study of PCR-confirmed COVID-19 adult patients was conducted in the ED of three Swiss hospitals. Data of the three centers were retrospectively completed and merged. We determined the predictive accuracy of the sTREM-1-based algorithm for 30-day intubation/mortality. We also determined the performance of the IL-6-based algorithm using data from one center for 30-day oxygen requirement. RESULTS: 373 patients were included in the validation cohort, 139 (37%) in Lausanne, 93 (25%) in St.Gallen and 141 (38%) in EOC. Overall, 18% (93/373) patients died or were intubated by day 30. In Lausanne, 66% (92/139) patients required oxygen by day 30. The predictive accuracy of sTREM-1 and IL-6 were similar compared to the derivation cohort. The sTREM-1-based algorithm confirmed excellent sensitivity (90% versus 100% in the derivation cohort) and negative predictive value (94% versus 100%) for 30-day intubation/mortality. The IL-6-based algorithm performance was acceptable with a sensitivity of 85% versus 98% in the derivation cohort and a negative predictive value of 60% versus 92%. CONCLUSION: The sTREM-1 algorithm demonstrated good reproducibility. A prospective randomized controlled trial, comparing outcomes with and without the algorithm, is necessary to assess its safety and impact on hospital and ICU admission rates. The IL-6 algorithm showed acceptable validity in a single center and need additional validation before widespread implementation.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».