Development of a Risk Score to Aid With the Diagnosis of Infections After Spinal Cord Injury: Protocol for a Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with spinal cord injury (SCI) who develop urinary tract infection (UTI) present differently than the non-SCI population. UTIs can cause loss of quality of life and even lead to life-threatening complications including urosepsis. Challenges in SCI management include distinguishing symptomatic UTI from asymptomatic bacteriuria (ASB), which occurs often in patients with SCI, and the lack of standardization in UTI diagnosis in SCI. OBJECTIVE: This study aims to set the foundation for the development of a risk score to improve diagnostic accuracy of UTI after SCI. METHODS: This study will use data from the Veterans Health Administration Corporate Data Warehouse from national outpatient clinics. It will use 2 approaches: (1) a case-control study comparing frequency-matched healthy SCI cases (n=2000) with healthy non-SCI controls (n=2000) to establish a physiologic baseline for vital sign and lab measurements after SCI and (2) a retrospective cohort study of patients with SCI (n=400) to determine the positive predictive value of the baseline vital signs and lab measurements found in step 1, from which a threshold for clinically meaningful UTI after SCI will be established. RESULTS: The study was funded in May 2023, and initial data extraction started in early 2024 and is expected to be completed in 2026. Data extraction, analysis, and results for aim 1 were completed as of manuscript submission. For aim 1, we hypothesize that SCI will be associated with lower temperature, heart rate, and systolic blood pressure when compared with non-SCI controls. SCI will also be associated with higher baseline levels of pyuria and peripheral white blood cells when compared with non-SCI controls. Data extraction for aim 2 will begin in year 1, and analysis and results will be completed in year 2. For aim 2, we hypothesize that pyuria, heart rate, and temperature measurements will have a high positive predictive value for clinically meaningful UTI. CONCLUSIONS: Once complete, this study will be the basis for our future work developing a risk score to aid with the diagnosis of UTI after SCI and prevent antibiotic overuse in patients with SCI. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52610.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».