Improving the Predictive Accuracy of the National Early Warning Score 2: Protocol for Algorithm Refinement
Notice bibliographique
Résumé
Background The National Early Warning Score 2 (NEWS2) has been widely adopted for predicting patient deterioration in health care settings using routinely collected physiological observations. The use of NEWS2 has been shown to reduce in-hospital mortality, but it has limited accuracy in the prediction of clinically important outcomes, especially over longer time periods. Objective This project aims to improve the predictive accuracy of the NEWS2 scoring system, particularly its accuracy over more than 24 hours and its predictive value in older patients and children. It will investigate whether using the currently collected data differently and the inclusion of additional data would result in an improved algorithm. Methods The study will use historical patient data from the Newcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation Trust, including observational data (eg, vital signs), BMI- related data, and other outcome-related variables (eg, mortality rates) to train and test an algorithm to predict the risk of key clinical outcomes, including mortality, intensive therapy unit admission, sepsis, and cardiac arrest, to demonstrate a proof of concept for a modified scoring system. The algorithm’s performance will be assessed based on its accuracy, precision, F1-score, area under the curve, and receiver operating characteristic curve. Results The study is expected to start in April 2025. The findings are expected to be produced by the end of 2026 and will be disseminated at symposia, conferences, and in journal publications. Conclusions The refined NEWS2 algorithm will address limited accuracy in predicting clinical deterioration beyond 24 hours in the original system by incorporating additional variables. Improved accuracy in the early detection of deterioration can lead to timely interventions, potentially reducing mortality and adverse clinical events. The enhanced algorithm also has the potential to be integrated into existing clinical decision support systems to facilitate health care professionals’ decision-making. International Registered Report Identifier (IRRID) PRR1-10.2196/70303
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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 | 0,140 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,015 |
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 ».