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Sepsis Misra Early Detection of Septic Shock

Name

Sepsis Misra Early Detection of Septic Shock

Alternative Bezeichnung

N/A

Endpunkt

Septischer Schock in den nächsten Stunden ja/nein

Kurzbeschreibung

Früherkennung eines septischen Schocks durch die Verwendung von Klassifizierungsmodellen

Variablen

  • Blutkultur
  • Blutdruck
  • Puls
  • Körpertemperatur
  • Kreatinin
  • Laktat
  • Thrombozyten
  • Leukozyten
  • Alter
  • Geschlecht
  • Größe
  • Gewicht

Methodik und Algorithmus

Verschiedenen ML-Modelle
(Random Forest, XGBoost, C5.0, Decision Trees, Boosted Logistic Regression, Support Vector Machine, Logistic Regression, Regularized Logistic, und Bayes Generalized Linear Model) wurden trainiert, um einen septischen Schock in einer, in drei oder in sechs Stunden vorherzusagen.

Trainingsdaten

Von April 2005 bis September 2018 wurden SIRS-Patienten aus Nord-Ost Pennsylvania, USA gesammelt und mit den Gesundheitsdaten dieser Patienten Modelle entwickelt, um einen septischen Schock vorherzusagen. Der septische Schock wurde durch Diagnose, Abrechnung und Laborparameter bestätigt. Die Trainingsdaten umfassten erwachsene Patienten mit bestätigtem septischem Schock sowie Patienten mit SIRS bzw. Sepsis ohne Schock, darunter 5.852 Fälle von septischem Schock und 32.329 Fälle von SIRS/Sepsis ohne Schock.

Performance

  1. Interne Validierung: Vier Modelle erreichten eine AUROC von mehr als 0,9. Insgesamt erreichten alle konsolidierten Modelle einen AUROC von mindestens 0,882 oder höher. Basierend auf dem AUROC von 0,948 ist das beste Modell Random Forest mit einer Sensitivität von 83,9 % und einer Spezifität von 88,1 %.
  2. Externe Validierung: Keine

Entwickler

Steele Institute for Health Innovation, Geisinger Health System, Danville, PA 17822, USA

Verfügbarkeit

Nur für Forschung

Open Source: Nein

Open Data: Nein


Der Datensatz und die Modelle stehen weder kommerziell noch Open Source zur Verfügung. Beispiele sind hier zu finden: https://github.com/TheDecodeLab/early_sepsis_detection_2020

Erstveröffentlichung

15.01.2021

Quellen

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