Prognostic Value of SIRS, SOFA, qSOFA, and LqSOFA in Emergency Department Sepsis Patients and Correlation of Cytokine Patterns With In-Hospital Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several prognostic scores and molecular patterns have been developed to predict increased in-hospital mortality in septic patients. This prospective study aimed to evaluate the prognostic value of systemic inflammatory response syndrome (SIRS), Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), quick SOFA (qSOFA), lactate quick SOFA (LqSOFA) and cytokine production levels in emergency department sepsis patients to predict in-hospital mortality. Methods: A total of 106 septic patients were enrolled. Baseline SOFA, SIRS, qSOFA and LqSOFA scores were calculated, and plasma levels of interleukin (IL)-6, IL-10, tumor necrosis factor-α (TNF-α) and interleukin-33 receptor (IL-33R) were measured on admission. Results: SOFA, qSOFA, LqSOFA scores were significantly lower in sepsis survivors. IL-33R levels were significantly higher in non-survivors (P = 0.021). The best predictive score for sepsis based on the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was qSOFA (0.764, 95% confidence interval (CI) = 0.663 - 0.866), followed by LqSOFA (0.738, 95% CI = 0.63 - 0.845), SOFA (0.713, 95% CI = 0.604 - 0.822) and SIRS (0.603, 95% CI = 0.478 - 0.729). The addition of IL-33R levels (cut-off values > 55,393 pg/mL) to qSOFA and SOFA significantly increased the diagnostic accuracy of both scores with area under the curve (AUC) of 0.78 (95% CI = 0.695 - 0.85) and 0.740 (95% CI = 0.636 - 0.844), respectively. When evaluating early (within 72 h) in-hospital mortality, both IL-10 and IL-33R were significantly higher in non-survivors (124 pg/mL vs. 41 pg/mL in survivors, 195,610 pg/mL vs. 62,767 pg/mL in survivors, respectively). When added to qSOFA and SOFA scores (cut-off levels 74.5 pg/mL and 55,393 pg/mL for IL-10 and IL-33R, respectively), they significantly increased their diagnostic accuracy. Conclusions: Sepsis prognostic scores were significantly lower in sepsis survivors. IL-10 levels had a significant impact in predicting early (within 72 h) in-hospital mortality and IL-33R levels in predicting both early and total in-hospital mortality, especially when combined with SOFA and qSOFA scores.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».