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Enregistrement W4415674867 · doi:10.1111/aas.70137

Optimal Cutoffs for the Ratio of Arterial Oxygen Partial Pressure to Inspired Oxygen Fraction in Categorizing Respiratory Impairment Severity in Organ Failure Scores

2025· article· en· W4415674867 sur OpenAlexaff
Anssi Pölkki, Matti Reinikainen, Bram Rochwerg, Christian Jung, Cornelius Sendagire, Dipayan Chaudhuri, Greg S. Martin, Tuomas Selander, Rui P. Moreno, Mervyn Singer, John G. Laffey, Pirkka T. Pekkarinen

Notice bibliographique

RevueActa Anaesthesiologica Scandinavica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraction of inspired oxygenPartial pressureIntensive careRespiratory failureOxygenOxygen deliveryOxygen pressureRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: , hereafter P/F ratio) is a key component of the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score. It reflects the severity of hypoxaemic respiratory failure. The ongoing revision of the SOFA score requires data-driven cutoffs for P/F ratio as well as rational criteria for respiratory support. In this study, we aimed to determine the optimal P/F ratio cutoffs for determining respiratory failure categories in the revised SOFA score and examined whether advanced respiratory support should be a prerequisite for the most severe categories. METHODS: We used the database of the intensive care unit of Kuopio University Hospital, Finland, for cutoff derivation and the eICU database, a multicenter U.S. intensive care registry, for external validation. We identified cutoffs most discriminative for hospital mortality using the log-rank statistic test with the Contal and O'Quigley method. In external validation, these cutoffs were compared with those in the current respiratory SOFA score. RESULTS: Optimal cutoffs were identified as follows: P/F ratio > 40 kPa (normal), 30-40 kPa (mild impairment), 20-30 kPa (moderate impairment), 10-20 kPa (severe impairment), and ≤ 10 kPa (critical impairment). These cutoffs resulted in clear separation of the severity categories (chi-square for log-rank statistic 356.9). They outperformed the current respiratory SOFA score cutoffs in the validation cohort (AUROC 0.615, 95% CI 0.607-0.622 vs. AUROC 0.610, 95% CI 0.603-0.618, p < 0.001). Advanced respiratory support was associated with higher mortality, but its inclusion as a prerequisite improved discrimination only in the moderately impaired respiratory function category, not in the severely or critically impaired categories. CONCLUSION: P/F ratio cutoffs using 10 kPa (75 mmHg) intervals were identified to be optimal for distinguishing stages of respiratory failure severity. The impact of respiratory support on P/F ratio-mortality associations suggests the need to calibrate any P/F ratio-based score by support level, but optimal calibration methods require further study. EDITORIAL COMMENT: In this study, the cut-off values for the partial pressure of arterial oxygen to the fraction of inspired oxygen (P/F ratio) were investigated in a large Finnish intensive care database and validated externally with the US intensive care registry. The aim was to support a revision of the cut-off values for the P/F ratio in the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score. The results showed that incremental changes in the P/F ratio of 10 kPa are better than 13 kPa and emphasize the need for critical assessment of the current SOFA score.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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