Describing organ dysfunction in the intensive care unit: a cohort study of 20,000 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple organ dysfunction is a common cause of morbidity and mortality in intensive care units (ICUs). Original development of the Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score was not to predict outcome, but to describe temporal changes in organ dysfunction in critically ill patients. Organ dysfunction scoring may be a reasonable surrogate outcome in clinical trials but further exploration of the impact of case mix on the temporal sequence of organ dysfunction is required. Our aim was to compare temporal changes in SOFA scores between hospital survivors and non-survivors. Methods We performed a population-based observational retrospective cohort study of critically ill patients admitted from January 1, 2004, to December 31, 2013, to 4 multisystem adult intensive care units (ICUs) in Calgary, Canada. The primary outcome was temporal changes in daily SOFA scores during the first 14 days of ICU admission. SOFA scores were modeled between hospital survivors and non-survivors using generalized estimating equations (GEE) and were also stratified by admission SOFA (≤ 11 versus > 11). Results The cohort consisted of 20,007 patients with at least one SOFA score and was mostly male (58.2%) with a median age of 59 (interquartile range [IQR] 44–72). Median ICU length of stay was 3.5 (IQR 1.7–7.5) days. ICU and hospital mortality were 18.5% and 25.5%, respectively. Temporal change in SOFA scores varied by survival and admission SOFA score in a complicated relationship. Area under the receiver operating characteristic (ROC) curve using admission SOFA as a predictor of hospital mortality was 0.77. The hospital mortality rate was 5.6% for patients with an admission SOFA of 0–2 and 94.4% with an admission SOFA of 20–24. There was an approximately linear increase in hospital mortality for SOFA scores of 3–19 (range 8.7–84.7%). Conclusions Examining the clinical course of organ dysfunction in a large non-selective cohort of patients provides insight into the utility of SOFA. We have demonstrated that hospital outcome is associated with both admission SOFA and the temporal rate of change in SOFA after admission. It is necessary to further explore the impact of additional clinical factors on the clinical course of SOFA with large datasets.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».