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Enregistrement W4406503228 · doi:10.1136/bmjpo-2025-gosh.105

194 Machine learning for early prediction of sepsis from electronic health records: a preliminary validation study at GOSH

2025· article· en· W4406503228 sur OpenAlexaff
Stella Champeaux, Stuart A Bowyer, John Booth, Daniel Key, Neil J. Sebire

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisHealth recordsComputer scienceMedicineHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticoagulation in paediatric congenital heart disease; the use of RivaroxabanThrombosis is one of the most frequent complications affecting children with congenital heart disease, leading to increased mortality and morbidity.Anticoagulation with antiplatelet(s) and/or thrombolytic agents are used for different prophylactic or treatment indications.In 2020 a randomized EINSTEIN-Jr study showed similar efficacy and safety for rivaroxaban as standard anticoagulation for treatment of paediatric venous thromboembolism (VTE).The rivaroxaban dosing strategy was established based on phase 1 and 2 data in children and through pharmacokinetic (PK) modelling.Rivaroxaban is a direct inhibitor of activated factor X and known as a direct-acting oral anticoagulant (DOAC).No routine blood test is needed.Still, there are monitoring requirements for bleeding, bruising or anaemia.Liver function, urea and electrolytes, full blood count and clotting screen should be performed before treatment start.The patient should have an urgent clinical review if prolonged bleeding, head injury, unexplained bruising, or unexplained behaviour.In 2020, following approval by the committee for drugs and therapeutics Great Ormond Street Hospital (GOSH) released the use of Rivaroxaban for treatment and Thromboprophylaxis of VTE in patients 0-18 years.The overall governance was managed by the haematology team.Data was collected for six months following GOSH implementation of Rivaroxaban and again after the drug was included in the BNFc.The first findings of the audit were as follows:. Using Rivaroxaban at GOSH had initial challenges.It had been used and offered in the clinical setting but then the drug became unavailable. .Local General Practitioners were unable to provide prescriptions for the treatment period. .Education standards were created to ensure safety in the community. .Monograph insertion into the BNFc, Rivaroxaban became more widely accepted by all professional groups including those outside paediatric cardiology. .Rivaroxaban seems to be used for other conditions, not only VTE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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