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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Federal University of Ceará | - |
Autor(es): dc.contributor | Hospital Geral de Fortaleza | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Fortaleza | - |
Autor(es): dc.creator | Galdino, Gabriela Studart | - |
Autor(es): dc.creator | de Sandes-Freitas, Tainá Veras | - |
Autor(es): dc.creator | de Andrade, Luis Gustavo Modelli | - |
Autor(es): dc.creator | Adamian, Caio Manuel Caetano | - |
Autor(es): dc.creator | Meneses, Gdayllon Cavalcante | - |
Autor(es): dc.creator | da Silva Junior, Geraldo Bezerra | - |
Autor(es): dc.creator | de Francesco Daher, Elizabeth | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:51:19Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:51:19Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-11-30 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-31707-4 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/247031 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/247031 | - |
Descrição: dc.description | Predicting risk factors for death in leptospirosis is challenging, and identifying high-risk patients is crucial as it might expedite the start of life-saving supportive care. Admission data of 295 leptospirosis patients were enrolled, and a machine-learning approach was used to fit models in a derivation cohort. The comparison of accuracy metrics was performed with two previous models—SPIRO score and quick SOFA score. A Lasso regression analysis was the selected model, demonstrating the best accuracy to predict mortality in leptospirosis [area under the curve (AUC-ROC) = 0.776]. A score-based prediction was carried out with the coefficients of this model and named LeptoScore. Then, to simplify the predictive tool, a new score was built by attributing points to the predictors with importance values higher than 1. The simplified score, named QuickLepto, has five variables (age > 40 years; lethargy; pulmonary symptom; mean arterial pressure < 80 mmHg and hematocrit < 30%) and good predictive accuracy (AUC-ROC = 0.788). LeptoScore and QuickLepto had better accuracy to predict mortality in patients with leptospirosis when compared to SPIRO score (AUC-ROC = 0.500) and quick SOFA score (AUC-ROC = 0.782). The main result is a new scoring system, the QuickLepto, that is a simple and useful tool to predict death in leptospirosis patients at hospital admission. | - |
Descrição: dc.description | Medical Sciences Postgraduate Program Federal University of Ceará, Rua Silva Jatahy 1000 ap 600, Ceará | - |
Descrição: dc.description | Hospital Universitário Walter Cantídio Federal University of Ceará, Ceará | - |
Descrição: dc.description | Hospital Geral de Fortaleza, Ceara | - |
Descrição: dc.description | Botucatu Medical School Universidade Estadual Paulista, São Paulo | - |
Descrição: dc.description | School of Medicine Medical Sciences and Public Health Postgraduate Programs University of Fortaleza, Ceará | - |
Descrição: dc.description | Botucatu Medical School Universidade Estadual Paulista, São Paulo | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Scientific Reports | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | Development and validation of a simple machine learning tool to predict mortality in leptospirosis | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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