Development of a machine-learning risk stratification tool for vasoactive medication need after two-bolus fluid resuscitation in pediatric suspected sepsis

Kısaca

İki sıvı bolusu sonrası hangi çocuğun vazopressöre ihtiyaç duyacağı hâlâ öngörülemiyor; beş pediatrik acil servisten elektronik sağlık kaydı verileriyle yapılan retrospektif çalışma bu boşluğa makine öğrenmesi modeli öneriyor. Sepsis taraması yapılan, en az iki bolus alan ve ikinci bolus sırasında vazopressör naif olan 3 ay-17 yaş çocuklardan 341'i analiz kriterlerini karşıladı; 88'i (%25,8) vazopressör aldı. 41 aday değişkenden seçilen sekiz öngörücüyle kurulan Random Forest en iyi performansı gösterdi (AUROC 0,827; %95 GA 0,777-0,876; AUPRC 0,661); en güçlü belirleyiciler ikinci bolus sonrası ortalama arter basıncı ve başlangıç MAP ciddiyetiydi, BUN tek laboratuvar değişkeni olarak kaldı. Dört risk kademesinde vazopressör oranı %6,6-63,6 arasında değişiyor. Retrospektif veriye dayanan modelin prospektif doğrulaması yapılmadan rutin kullanıma girmemesi gerektiğini unutmayın.