Utilização de modelos de mistura de classes latentes para definir endótipos de sépsis
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A sépsis grave está associada a uma elevada mortalidade e é um problema comum nos Estados Unidos. Recentemente, estudos demonstraram que os esforços centrados na redução dos níveis de citocinas melhoram a sobrevivência. O objetivo deste trabalho é definir endótipos de sépsis utilizando medições longitudinais de citocinas. Os endótipos da sépsis foram definidos utilizando modelos de mistura de classes latentes. Os modelos de mistura de classes latentes foram modelados utilizando uma transformação de logaritmo natural das medições de tempo efetivo. Não foram modeladas outras ...
A sépsis grave está associada a uma elevada mortalidade e é um problema comum nos Estados Unidos. Recentemente, estudos demonstraram que os esforços centrados na redução dos níveis de citocinas melhoram a sobrevivência. O objetivo deste trabalho é definir endótipos de sépsis utilizando medições longitudinais de citocinas. Os endótipos da sépsis foram definidos utilizando modelos de mistura de classes latentes. Os modelos de mistura de classes latentes foram modelados utilizando uma transformação de logaritmo natural das medições de tempo efetivo. Não foram modeladas outras covariáveis e foi escolhida uma função de ligação parametrizada utilizando uma base de I-splines em vez de uma transformação linear para aumentar a flexibilidade nas trajectórias das classes latentes. O número de classes latentes foi determinado por uma combinação do BIC mais baixo e da significância clínica. Depois de criar modelos para uma variedade de subconjuntos derivados da população de origem, determinou-se que a mortalidade dentro de uma determinada classe de trajetória não depende apenas do valor da citocina de base, mas também da taxa de descida após a linha de base. Uma classe com valores de citocinas de base elevados que diminuem rapidamente tem taxas de mortalidade mais baixas do que as classes que não diminuem rapidamente.
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