Derivation and Internal Validation of a Health Administrative Data Algorithm for Identifying Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The primary objective was to externally validate a Canadian ICD-coded sepsis case definition developed by Jolley et al. by examining its sensitivity and specificity in health administrative data among intensive care unit (ICU) patients at The Ottawa Hospital (TOH). We also evaluated whether two modifications (the addition of antimicrobial information and the removal of infection-related ICD codes) to the Jolley algorithm could improve sensitivity while maintaining specificity. The secondary objective was to examine the impact of these modifications on the algorithm's positive and negative predictive values. Methods: We identified adults (18 years and older) admitted to TOH's Civic and General campus ICUs between April 1, 2014 and March 31, 2019. From this population, a random sample of 870 medical charts was selected for manual chart review, with sepsis positive and negative reference cases classified according to the Sepsis-3 criteria. Chart review data were linked to a health administrative dataset, containing pharmacy records, diagnosis and procedure codes. We then evaluated the sensitivity and specificity of the Jolley algorithm and its modified versions incorporating antimicrobial information and/or excluding infection codes. Results: Among 10,407 eligible ICU patients, 833 of the 870 charts met the eligibility criteria. Of these, 391 patients met Sepsis-3 criteria through chart review, while 364 patients met Jolley sepsis criteria. The original Jolley algorithm had a sensitivity of 72.6% (95% CI: 69.6% - 75.7%) and specificity of 81.9% (95% CI: 79.3% - 84.5%). Incorporating antimicrobial information increased sensitivity to a range of 80.8% (95% CI: 78.1% - 83.5%) to 99.5% (95% CI: 99.0% -100.0%), but resulted in a marked decline in specificity, ranging from 12.2% (10.0% -14.4%) to 39.6% (95% CI: 36.3% - 42.9%). Removing infection-related ICD codes increased sensitivity to 83.4% (95% CI: 80.8% - 85.9%) but further reduced specificity to 26.9% (95% CI: 23.9% - 29.9%). Combining both modifications raised sensitivity to a range of 88.8% (95% CI: 86.6% - 90.9%) to 99.7% (95% CI: 99.4% -100.0%), while specificity dropped to 4.8% (95% CI: 3.3% - 6.2%) to 13.6% (95%CI: 11.2% -15.9%). Conclusion: The Jolley algorithm demonstrated reasonable sensitivity and specificity in identifying sepsis patients among TOH ICU patients using administrative data. While adding antimicrobial information or removing infection codes substantially increased sensitivity, these modifications led to a marked decline in specificity. These findings highlight both the promise and limitations of using administrative data for sepsis surveillance and underscore the need for careful algorithm refinement to balance accuracy and utility.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».