Identifying clinical subtypes in sepsis-survivors with different one-year outcomes: a secondary latent class analysis of the FROG-ICU cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Late mortality risk in sepsis-survivors persists for years with high readmission rates and low quality of life. The present study seeks to link the clinical sepsis-survivors heterogeneity with distinct biological profiles at ICU discharge and late adverse events using an unsupervised analysis. Methods In the original FROG-ICU prospective, observational, multicenter study, intensive care unit (ICU) patients with sepsis on admission (Sepsis-3) were identified (N = 655). Among them, 467 were discharged alive from the ICU and included in the current study. Latent class analysis was applied to identify distinct sepsis-survivors clinical classes using readily available data at ICU discharge. The primary endpoint was one-year mortality after ICU discharge. Results At ICU discharge, two distinct subtypes were identified (A and B) using 15 readily available clinical and biological variables. Patients assigned to subtype B (48% of the studied population) had more impaired cardiovascular and kidney functions, hematological disorders and inflammation at ICU discharge than subtype A. Sepsis-survivors in subtype B had significantly higher one-year mortality compared to subtype A (respectively, 34% vs 16%, p < 0.001). When adjusted for standard long-term risk factors (e.g., age, comorbidities, severity of illness, renal function and duration of ICU stay), subtype B was independently associated with increased one-year mortality (adjusted hazard ratio (HR) = 1.74 (95% CI 1.16–2.60); p = 0.006). Conclusions A subtype with sustained organ failure and inflammation at ICU discharge can be identified from routine clinical and laboratory data and is independently associated with poor long-term outcome in sepsis-survivors. Trial registration NCT01367093; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01367093 . Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,374 | 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 tête enseignante, 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 ».