对高风险,数据驱动的儿科败血症表型的生物标志物评估,其特点是持续的低氧症,脑病变和冲击

科学领域:

• 儿科重症监护医药 儿科重症监护医药
• 败血症的研究研究.
• 发现生物标志物的发现.

背景情况:

• 鉴定患有败血症相关多器官功能障碍综合征 (MODS) 的儿童有着不良结果的风险是具有挑战性的.
• 数据驱动的数据驱动系统.
• 持续的低氧化,脑病变和冲击.
• (PHES) 现型为风险分层提供了一个潜在的工具.

研究的目的:

• 为了确定PHES表型的可复制性.
• 评估其与炎症和内皮细胞生物标志物的相关性.
• 评估其与基于生物标志物的儿科风险层的相关性.

主要方法:

• 一个随机的森林分类器被重新训练并使用电子健康记录 (EHR) 数据进行验证.
• 该分类器用于在儿科败血症休克患者的前性测试组中分配PHES表型成员身份.
• 在PHES表型组之间比较了PERSEVERE生物标志物概况.

主要成果:

• 修改后的分类器在预测PHES表型成员身份方面表现出高准确度 (AUC 0.91).
• 属于PHES表型的成员独立地与复杂病程 (aOR 4.1) 和28天死亡率 (aOR 4.8) 的增加相关.
• 患有PHES表型的患者表现出更大的全身炎症,内皮激活和基于PERSEVERE生物标志物的更高风险分层.

结论:

• PHES表型是可重现的,并且可以独立预测儿科败血症的不良临床结果.
• PHES表型与经过验证的生物标志物方法确定的高风险层相一致.
• 这种表型可以帮助识别高风险的儿科败血症患者进行有针对性的干预.