Utilizzo di modelli di miscela di classi latenti per definire gli endotopi di sepsi

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La sepsi grave è associata a un'elevata mortalità ed è un problema comune negli Stati Uniti. Recentemente, alcuni studi hanno dimostrato che gli sforzi per ridurre i livelli di citochine migliorano la sopravvivenza. Lo scopo di questo lavoro è definire gli endotipi di sepsi utilizzando misurazioni longitudinali delle citochine. Gli endotipi di sepsi sono stati definiti utilizzando modelli di miscela di classi latenti. I modelli di miscela di classi latenti sono stati modellati utilizzando una trasformazione del log naturale delle misurazioni del tempo effettivo. Non sono state modellate altre covariate e, per aumentare la flessibilità delle traiettorie delle classi latenti, è stata scelta una funzione di collegamento parametrizzata che utilizza una base di I-spline rispetto a una trasformazione lineare. Il numero di classi latenti è stato determinato dalla combinazione del BIC più basso e della significatività clinica. Dopo aver creato modelli per una serie di sottoinsiemi derivati dalla popolazione di partenza, è stato determinato che la mortalità all'interno di una particolare classe di traiettoria non dipende solo dal valore basale delle citochine, ma anche dal tasso di decadimento dopo il basale. Una classe con alti valori di citochine al basale che diminuiscono rapidamente ha tassi di mortalità inferiori rispetto alle classi che non diminuiscono rapidamente.

Samantha J. Taylor è biostatistico presso il Dipartimento di medicina critica dell'Università di Pittsburgh. Ha conseguito un master in biostatistica presso l'Università di Pittsburgh. È membro della Delta Omega Honor Society e ha ricevuto il premio Gertrude M. Cox dall'American Statistical Association.