Models to predict bacteremia in the emergency department: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Blood cultures are ordered in emergency departments for 15% of patients with suspected infection. The diagnostic yield varies from 2% to 20%. Thirty-day mortality in patients with bacteremia is high, doubling or tripling the rate in patients with the same infection but without bacteremia. Thus, finding an effective model to predict bacteremia that is applicable in emergency departments is an important goal. Shapiro's model is the one traditionally used as a reference internationally. The aim of this systematic review was to compare the predictive power of bacteremia risk models published since 2008, when Shapiro's model first appeared. MATERIAL AND METHODS: We followed the recommendations of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement, searching in the following databases for articles published between January 2008 and May 31, 2023: PubMed, Web of Science, EMBASE, Lilacs, Cochrane, Epistemonikos, Trip Medical Database, and ClinicalTrials.gov. No language restrictions were specified. The search terms were the following Medical Subject Headings: bacteremia/bacteraemia/blood stream infection, prediction model/clinical prediction rule/risk prediction model, emergencies/emergency/emergency department, and adults. Observational cohort studies analyzing diagnostic yield were included; case-control studies, narrative reviews, and other types of articles were excluded. The Newcastle-Ottawa Scale was used to score quality and risk of bias in the included studies. The results were compared descriptively, without meta-analysis. The protocol was included in the PROSPERO register (CRD42023426327). RESULTS: Twenty studies out of a total of 917 were found to meet the inclusion criteria. The included studies together analyzed 33 182 blood cultures, which detected 5074 cases of bacteremia (15.3%). Eleven studies were of high quality, 7 of moderate quality, and 2 of low quality. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of Shapiro's model varied from 0.71 to 0.83. Sensitivity was as high as 98%, and specificity ranged from 26% to 69%. Three models with high scores for quality were also supported by both internal and external validation studies: Lee's model (AUC, 0.81; sensitivity 68%; specificity, 81%), the 5MPB-Toledo model (AUC, 0.906 to 0.946), and the MPB-INFURG-SEMES model (AUC, 0.924; sensitivity, 97%; specificity, 76%. CONCLUSION: The 5MPB-Toledo and MPB-INFURG-SEMES are useful for assessing the true risk of bacteremia in patients attended in emergency departments.
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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 | 0,018 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».