PP124 Topic: AS13–Hematology/Oncology/Stem Cell Transplant/Immunology: ARE EXISTING MORTALITY PREDICTION MODELS SUITABLE FOR PEDIATRIC HEMATOLOGY/ONCOLOGY PATIENTS ADMITTED TO THE PEDIATRIC INTENSIVE CARE UNIT DUE TO SEPSIS?
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Children with hemato-oncological diseases or post-stem cell transplantation (SCT), are highly susceptible to life-threatening infections, constituting a significant portion of pediatric intensive care unit (PICU) admissions due to sepsis. Standard pediatric prognostic tools may not adequately assess illness severity and mortality risk in this subgroup. Our study aimed to assess the suitability of the Pediatric Logistic Organ Dysfunction-2 (PELOD-2) and the Pediatric Risk of Mortality III (PRISM III) scores in this context and develop a tailored risk-assessment model for these vulnerable patients. Methods: We conducted a retrospective cohort study, at the largest referral pediatric hematology-oncology center in Israel. We collected and analyzed demographics, clinical and laboratory data, and PICU outcomes from all admissions to the PICU due to sepsis of children with hemato-oncological diseases or after SCT, between 2008-2021 (n=233). Results: The survival rate was 83%. The diagnostic capabilities of PELOD-2 and PRISM III, as determined by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), were 82% and 74%, respectively. Models including the existing scoring tools and 9 new clinical parameters (age, SCT, viral or fungal infection, central venous line removal, vasoactive inotropic score, bilirubin, C-reactive protein level, and prolonged neutropenia) significantly improved the above AUCs to 90% (p=0.01) and 87% (p<0.001), respectively. Conclusions: PELOD-2 and PRISM III scores show limited diagnostic accuracy in hemato-oncological children admitted to the PICU with sepsis. Our findings underscore the necessity for a specialized risk-assessment tool, reflective of their distinct features, to be validated in a large multi-center prospective study. Keywords: oncology, Sepsis, PELOD-2
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».