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Enregistrement W4407836058 · doi:10.1097/pcc.0000000000003662

The 2024 Phoenix Sepsis Score Criteria: Part 3, What About Using Stages of Sepsis in the Criteria?

2025· article· en· W4407836058 sur OpenAlexaff
Mark W. Hall, Rakesh Lodha, Niranjan Kissoon, Adrienne G. Randolph

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésMedicineSepsisPhoenixIntensive care medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Editorial Commentary written for Pediatric Critical Care Medicine (1) is “Part 3” of five focused comments (2–5) about the original Phoenix Sepsis Criteria work published in the Journal of the American Medical Association in February 2024 (6). “Part 1” contained an overview of the evolution in definition of sepsis and septic shock from representatives of the Society of Critical Care Medicine (SCCM) Pediatric Sepsis Definitions Taskforce (2). “Part 2” is a discussion on using “interventions” in the criteria (3); “Part 4” covers using “world orientated” criteria for sepsis (4); and “Part 5” completes the commentaries and discusses using “parsimony” in sepsis definition (5). Now, in “Part 3,” we comment on using “stages of sepsis” in the Phoenix criteria. For example, some patients with infection are excluded from being categorized as “sepsis” because they are not considered severe enough to require hospitalization but they would do well when they receive interventions such as respiratory support or antibiotics. Alternatively, the new definitions are at-risk of being too inclusive because they have the potential to include some patients with other well-described syndromes such as bronchiolitis or pneumonia. This range of categories generated vigorous discussion within the SCCM “Pediatric Sepsis Definitions Taskforce,” which we describe in order to provide better context for the issues raised.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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