Admission Total Leukocyte Count as a Predictor of Mortality in Cardiac Intensive Care Unit Patients
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is a sequela of cardiovascular critical illness and a risk factor for mortality. This study aimed to evaluate the association between white blood cell count (WBC) and mortality in a broad population of patients admitted to the cardiac intensive care unit (CICU). This retrospective cohort study included patients admitted to the Mayo Clinic CICU between 2007 and 2018. We analyzed WBC as a continuous variable and then categorized WBC as low (<4.0 × 103/mL), normal (≥4.0 to <11.0 × 103/mL), high (≥11.0 to <22.0 × 103/mL), or very high (≥22.0 × 103/mL). The association between WBC and in-hospital mortality was evaluated using multivariable logistic regression and random forest models. We included 11,699 patients with a median age of 69.3 years (37.6% females). Median WBC was 9.6 (IQR: 7.4-12.7). Mortality was higher in the low (10.5%), high (12.0%), and very high (33.3%) WBC groups relative to the normal WBC group (5.3%). A rising WBC was incrementally associated with higher in-hospital mortality after adjustment (AICc adjusted OR: 1.03 [95% CI: 1.02-1.04] per 1 × 103 increase in WBC). After adjustment, only the high (AICc adjusted OR: 1.37 [95% CI: 1.15-1.64]) and very high (AICc adjusted OR: 1.99 [1.47-2.71]) WBC groups remained associated with increased risk of in-hospital mortality. Leukocytosis is associated with an increased mortality risk in a diverse cohort of CICU patients. This readily available marker of systemic inflammation may be useful for risk stratification within the increasingly complex CICU patient population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».