Investigation of a Novel Noninvasive Risk Analytics Algorithm With Laboratory Central Venous Oxygen Saturation Measurements in Critically Ill Pediatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate assessment of oxygen delivery relative to oxygen demand is crucial in the care of a critically ill patient. The central venous oxygen saturation (Sv o 2 ) enables an estimate of cardiac output yet obtaining these clinical data requires invasive procedures and repeated blood sampling. Interpretation remains subjective and vulnerable to error. Recognition of patient’s evolving clinical status as well as the impact of therapeutic interventions may be delayed. OBJECTIVE: The predictive analytics algorithm, inadequate delivery of oxygen (ID o 2 ) index, was developed to noninvasively estimate the probability of a patient’s Sv o 2 to fall below a preselected threshold. DERIVATION COHORT: A retrospective multicenter cohort study was conducted using data temporally independent from the design and development phase of the ID o 2 index. VALIDATION COHORT: A total of 20,424 Sv o 2 measurements from 3,018 critically ill neonates, infants, and children were retrospectively analyzed. Collected data included vital signs, ventilator data, laboratory data, and demographics. PREDICTION MODEL: The ability of the ID o 2 index to predict Sv o 2 below a preselected threshold (30%, 40%, or 50%) was evaluated for discriminatory power, range utilization, and robustness. RESULTS: Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was calculated for each index threshold. Datasets with greater amounts of available data had larger AUC scores. This was observed across each configuration. For the majority of thresholds, Sv o 2 values were observed to be significantly lower as the ID o 2 index increased. CONCLUSIONS: The ID o 2 index may inform decision-making in pediatric cardiac critical care settings by providing a continuous, noninvasive assessment of oxygen delivery relative to oxygen demand in a specific patient. Leveraging predictive analytics to guide timely patient care, including support for escalation or de-escalation of treatments, may improve care delivery for patients and clinicians.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».