Predicting mortality in febrile adults: comparative performance of the MEWS, qSOFA, and UVA scores using prospectively collected data among patients in four health-care sites in sub-Saharan Africa and South-Eastern Asia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical severity scores can identify patients at risk of severe disease and death, and improve patient management. The modified early warning score (MEWS), the quick Sequential (Sepsis-Related) Organ Failure Assessment (qSOFA), and the Universal Vital Assessment (UVA) were developed as risk-stratification tools, but they have not been fully validated in low-resource settings where fever and infectious diseases are frequent reasons for health care seeking. We assessed the performance of MEWS, qSOFA, and UVA in predicting mortality among febrile patients in the Lao PDR, Malawi, Mozambique, and Zimbabwe. Methods: We prospectively enrolled in- and outpatients aged ≥ 15 years who presented with fever (≥37.5 °C) from June 2018-March 2021. We collected clinical data to calculate each severity score. The primary outcome was mortality 28 days after enrolment. The predictive performance of each score was determined using area under the receiver operating curve (AUC). Findings: A total of 2797 participants were included in this analysis. The median (IQR) age was 32 (24-43) years, 38% were inpatients, and 60% (1684/2797) were female. By the time of follow-up, 7% (185/2797) had died. The AUC (95% CI) for MEWS, qSOFA and UVA were 0.67 (0.63-0.71), 0.68 (0.64-0.72), and 0.82 (0.79-0.85), respectively. The AUC comparison found UVA outperformed both MEWS (p < 0.001) and qSOFA (p < 0.001). Interpretation: We showed that the UVA score performed best in predicting mortality among febrile participants by the time follow-up compared with MEWS and qSOFA, across all four study sites. The UVA score could be a valuable tool for early identification, triage, and initial treatment guidance of high-risk patients in resource-limited clinical settings. Funding: FCDO.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».