Uso de modelos de mezclas de clases latentes para definir los endotipos de la sepsis
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La sepsis grave se asocia a una elevada mortalidad y es un problema frecuente en Estados Unidos. Recientemente, algunos estudios han demostrado que los esfuerzos centrados en reducir los niveles de citocinas mejoran la supervivencia. El objetivo de este trabajo es definir los endotipos de sepsis utilizando mediciones longitudinales de citocinas. Los endotipos de sepsis se definieron utilizando modelos de mezcla de clases latentes. Los modelos de mezcla de clases latentes se modelaron utilizando una transformación logarítmica natural de las mediciones temporales reales. No se modelaron otras ...
La sepsis grave se asocia a una elevada mortalidad y es un problema frecuente en Estados Unidos. Recientemente, algunos estudios han demostrado que los esfuerzos centrados en reducir los niveles de citocinas mejoran la supervivencia. El objetivo de este trabajo es definir los endotipos de sepsis utilizando mediciones longitudinales de citocinas. Los endotipos de sepsis se definieron utilizando modelos de mezcla de clases latentes. Los modelos de mezcla de clases latentes se modelaron utilizando una transformación logarítmica natural de las mediciones temporales reales. No se modelaron otras covariables y se eligió una función de enlace parametrizada utilizando una base de I-splines en lugar de una transformación lineal para aumentar la flexibilidad en las trayectorias de clase latente. El número de clases latentes se determinó mediante una combinación del BIC más bajo y la significación clínica. Después de crear modelos para una variedad de subconjuntos derivados de la población fuente, se determinó que la mortalidad dentro de una clase de trayectoria particular no sólo depende del valor basal de citocinas, sino también de la tasa de descenso después del valor basal. Una clase con valores basales elevados de citocinas que disminuyen rápidamente tiene tasas de mortalidad más bajas que las clases que no disminuyen rápidamente.
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