Dynamic prediction of mortality in COVID-19 patients in the intensive care unit: A retrospective multi-center cohort study
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Le résumé fourni par la source
Background: The COVID-19 pandemic continues to overwhelm intensive care units (ICUs) worldwide, and improved prediction of mortality among COVID-19 patients could assist decision making in the ICU setting. In this work, we report on the development and validation of a dynamic mortality model specifically for critically ill COVID-19 patients and discuss its potential utility in the ICU. Methods: We collected electronic medical record (EMR) data from 3222 ICU admissions with a COVID-19 infection from 25 different ICUs in the Netherlands. We extracted daily observations of each patient and fitted both a linear (logistic regression) and non-linear (random forest) model to predict mortality within 24 h from the moment of prediction. Isotonic regression was used to re-calibrate the predictions of the fitted models. We evaluated the models in a leave-one-ICU-out (LOIO) cross-validation procedure. Results: The logistic regression and random forest model yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.87 [0.85; 0.88] and 0.86 [0.84; 0.88], respectively. The recalibrated model predictions showed a calibration intercept of -0.04 [-0.12; 0.04] and slope of 0.90 [0.85; 0.95] for logistic regression model and a calibration intercept of -0.19 [-0.27; -0.10] and slope of 0.89 [0.84; 0.94] for the random forest model. Discussion: We presented a model for dynamic mortality prediction, specifically for critically ill COVID-19 patients, which predicts near-term mortality rather than in-ICU mortality. The potential clinical utility of dynamic mortality models such as benchmarking, improving resource allocation and informing family members, as well as the development of models with more causal structure, should be topics for future research.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Dynamic prediction of mortality in COVID-19 patients in the intensive care unit: A retrospective multi-center cohort study
- Date Crossref
- 01/01/2022
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Erasmus MC pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Delft University of Technology EEMCS pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Medical Center Utrecht pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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OLVG pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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St. Antonius Ziekenhuis pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Sint Franciscus Gasthuis pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Amsterdam Neuroscience pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Catharina Ziekenhuis pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Erasmus MC, EEMCS — Delft University of Technology et University Medical Center Utrecht, avec 9 autres affiliations.
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