Bakgrund. Förutsägelse av blodomloppet infektion vid tidpunkten för sepsis debut gör att man kan göra lämpliga och ekonomiska beslut hantering. Metoder. TREAT datoriserade beslut-stödsystem använder ett kausalt probabilistic nätverk, som är lokalt kalibrerad, för att förutsäga fall av bakteriemi. Vi utvärderade systemets prestanda i två oberoende kohorter som inkluderade patienter med misstänkt sepsis. Båda studierna genomfördes i Israel, Italien och Tyskland. Data samlades in prospektivt och fördes in i TREAT-systemet vid den tidpunkt då blodprov erhölls för odling. Diskriminativ effekt bedömdes med hjälp av en kurva för mottagarens operativa egenskaper. Resultat. I den första kohorten inkluderades 790 patienter. Arealen under kurvan för mottagaroperativa egenskaper för förutsägelse av bakteriemi med TREAT-systemet var 0,68 (95% konfidensintervall [CI], 0,63-0,73). Vi använde TREAT's förutsägelsevärden för att dra trösklar som definierar en låg-, mellan- och högriskgrupp för bakteriemi, där 3 (2,4%) av 123, 62 (12,8%) av 483, och 55 (29,9%) av 184 patienter var bakteriemiska. I den andra kohorten inkluderades 1724 patienter. Arealen under kurvan för mottagarens operativa egenskaper var 0,70 (95% KI, 0,67-0,73). Prevalensen av bakteriemi som observerades i de låg-, mellan- och högriskgrupper som definierades av den första kohorten var 1,3 % (4 av 300 patienter), 13,2 % (150 av 1139 patienter) respektive 28,1 % (80 av 285 patienter). Lågriskgrupperna i de två kohorterna utgjorde 15 %-17 % av alla patienter. Prestandan var stabil på de tre platserna. Slutsatser. Med hjälp av tillgängliga variabler vid den tidpunkt då blodkulturer utfördes, stratifierade TREAT-systemet framgångsrikt patienterna på grundval av risken för bakteriemi. Systemets förutsägelser var stabila på tre platser. Treat-systemet kan definiera en lågriskgrupp av slutna patienter med misstänkt sepsis för vilka blodkulturer kanske inte behövs. Risk stratifiering vid tidpunkten för sjukdomsdebut möjliggör lämpliga och ekonomiska förvaltningsbeslut. Bland patienter med infektion, bakteriemi förebådar en dålig prognos, och klinikernas förmåga att förutsäga sin närvaro är låg [1, 2]. Blodkulturer utförs rutinmässigt på sjukhus för patienter med möjlig bakteriemi, även när risken är låg. Det är för närvarande accepterat att endast 10–15 % av resultaten från blodkulturen är positiva, varav 30–50 % av resultaten representerar föroreningar [3] [4] [5]. Kostnaderna för att utföra och hantera negativa och falskt positiva blodkulturresultat är betydande. Bates m.fl. [6] rapporterade en oberoende ökning på 20 % av de totala sjukhusavgifterna för patienter med kontaminerade blodkulturer i samband med ytterligare tester, empirisk behandling och ökad sjukhusvistelse. Empirisk behandling innebär ofta onödig användning av vankomycin [7]. Definition av en grupp patienter med mycket låg sannolikhet för bakteriemi skulle minska kostnaderna och förhindra onödig antibiotikabehandling. Alternativt, val av en grupp med en hög sannolikhet för bakteriemi orsakad av specifika patogener kan hjälpa vårdgivare att välja behandling och bestämma om att utföra nya, kostsamma tester. Molekylära metoder för snabb patogen identifiering eller resistenstest kan användas kliniskt [8], men de är sannolikt att vara kostnadseffektiva endast bland förvalda patienter [9]. De grundläggande enheterna i modellen är patogener (boxar) för vilka sannolikheten bestäms av platsspecifika riskfaktorer (t.ex. närvaro av en urinkateter, plats för infektionsförvärv, kön, och ålder för urinvägsinfektioner). Patogener orsakar lokala infektioner, som orsakar lokala tecken eller symtom (diamonds) och systemiska tecken på sepsis genom sepsis medlare. För enkelhetens skull, enstaka variabler visas: 1 patogen (Escherichia coli), 2 platser av infektion (urinvägar och bukinfektioner), en enda sepsis medlare, och 2 sepsis tecken (feber och frossa). Patogener som orsakar infektioner kan finnas i lokala prover (Ecoli_urin; Ecoli_lokal) och i blodet. Förekomsten av bakterier i blod kan påvisas i aeroba och anaeroba flaskor (Ecoli_Aerob; Ecoli_Anaerob). Varje CPN-nod representerar en sannolikhetstabell. Ytterligare förklaring finns i bilagan Vi har utvecklat ett datoriserat beslutsstödsystem (TREAT) baserat på ett orsakssamband probabilistiskt nätverk för diagnos och behandling av infektioner bland slutna patienter [10] [11] [12]. Nätverket förutspår sannolikheten för förekomst av patogener på grundval av tillgängliga kliniska variabler vid den tidpunkt då behandlingen påbörjas. Det förutsäger också sannolikheten för patogen tillväxt i blodomloppet och patogen detektion i blododlingsflaskor. Vi bedömde förmågan hos TREAT att förutsäga bakteriemi i en prospektiv kohort av slutna patienter. Med användning av TREAT's bakteriemi förutsägelse värden, bestämde vi trösklar för att definiera 3 patientriskgrupper med ökande risker och prevalens av bakteriemi. Vi tillämpade samma tröskelvärden för en andra, oberoende, prospektiv kohort och bedömde prevalensen av bakteriemi inom var och en av de 3 TREAT riskgrupperna för att testa stabiliteten i TREAT: s medel för bakteriemi förutsägelse. METODER TREAT-systemet är baserat på ett probabilistiskt kausalt nätverk (CPN) [10] [11] [12]. Ett CPN består av en uppsättning variabler och riktade kopplingar mellan dessa variabler. Länkar reflektera orsak-effekt relationer. Styrkan i en effekt modelleras som en sannolikhet. De grundläggande enheterna i TREAT-modellen är patogener. Modellen följer patogenesen av infektion (figur 1). Ytterligare förklaring finns i tillägget. Vi differentierade mellan universella och lokala sannolikheter. Universella sannolikheter förändras inte lokalt eller tidsmässigt. Dessa inkluderar sensibiliteter och särdrag av symtom, tecken och diagnostiska tester; sannolikheten för bakteriemi ges en känd plats för infektion; och prevalens vid baslinjen av specifika tillstånd eller faktorer (t.ex. förekomst av protes hjärtklaff). Sannolikheterna för dessa variabler baserades på publicerade systematiska utvärderingar eller vår egen sammanställning av tillgänglig litteratur. Majoriteten av variablerna i CPN kalibreras lokalt; dessa inkluderar patogenprevalens i de olika infektionsställena, patogen prevalens för kontaminering av blodkultur, antibiotikasusceptibilitet, prevalens vid baslinjen av vissa underliggande tillstånd (t.ex. drogmissbruk) etc. TREAT kalibrerades till 3 sjukhus med hjälp av lokala data. Systemet kan användas vid alla beslutspunkter under behandling med antibiotika. I den aktuella studien behandlades det patientfysikerliga mötet vid den tidpunkt då blodprover togs för odling. Indata inkluderade patienternas demografiska egenskaper, bakgrundstillstånd, utrustning (t.ex. kateter), vitala tecken, laboratorietestresultat, symtom och tecken som är relevanta för infektion samt tillgänglig radiologisk (t.ex. bröstradiografi) och mikrobiologisk (t.ex. lokal gram)
Ett annat Bayesian-nätverk-baserat beslut-stödsystem, som kallas TREAT, syftar till att förutsäga bakteriemi hos patienter beskrivs i REF.
Prediction of Bacteremia Using TREAT, a Computerized Decision-Support System
{'venue': 'Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America', 'journal': 'Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}