Cette étude examine si la polarité du sentiment et la subjectivité s’associent au pronostic chez les patients atteints de cholécystectomie ayant séjourné ≥ 24 heures sur 24. Les analyses principales évaluent leur capacité discriminative à gérer la durée de séjour en soins intensifs de 3, 7 et 10 jours, la mortalité hospitalière et la durée de 28 jours d’hospitalisation.
Article de recherche
Scores de sentiment dans les notes infirmières associés au pronostic des patients subissant une cholécystectomie
Dans cet article
Résumé
Résumé
Cette étude a examiné la relation entre les scores de sentiment et le pronostic des patients cholécystectomis ayant une durée de séjour (LOS) ≥ 24 heures en soins intensifs (USI). Un total de 267 patients issus de la base de données Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) ont été inclus. Scores de sentiment dérivés des notes d’infirmière dans le module note MIMIC-IV utilisant TextBlob. Le texte analysé a été généré à la sortie de l’hôpital. En conséquence, tous les résultats sont interprétés comme des associations descriptives. Les courbes de caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC), le test de DeLong et l’analyse de la courbe de décision (DCA) ont été utilisés pour caractériser descriptivement la discrimination de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment pour les LOS en soins intensifs de 3, 7 et 10 jours, et pour comparer la polarité du sentiment avec les indicateurs cliniques pour les LOS en soins intensifs sur 7 jours. La spline cubique restreinte (RCS) et la régression linéaire généralisée ont évalué leurs associations avec la LOS en soins intensifs. La polarité du sentiment a atteint une aire plus élevée sous la courbe (AUC) que la subjectivité du sentiment ; le test de DeLong a montré une différence significative pour la LOS en soins intensifs sur 3 jours (p = 0,015), la limite pour 7 jours (p = 0,057) et non significative pour les 10 jours (p = 0,587). Pour le LOS des soins intensifs sur 7 jours, la polarité du sentiment a montré un AUC plus élevé avec un bénéfice net exploratoire sur le DCA dans des plages de seuil spécifiques. La polarité du sentiment présentait une corrélation non linéaire avec la LOS des soins intensifs sur 7 jours (p global = 0,002, p non linéaire = 0,027), tandis que la subjectivité du sentiment n’en avait pas. La régression linéaire généralisée a montré une association entre la polarité du sentiment et la ligne de vue des soins intensifs indépendante des covariables mesurées (toutes p < 0,05 dans les modèles bruts et ajustés). Pour les résultats secondaires, la polarité du sentiment était associée à la mortalité hospitalière et à la LOS hospitalière de 28 jours dans l’analyse RCS ( toutes p < 0,05), la capacité discriminatoire exploratoire nécessitant une validation supplémentaire. En conclusion, chez ces patients, la polarité du sentiment était descriptivement associée à la ligne de vue en soins intensifs, à la mortalité hospitalière et à la ligne de vue hospitalière de 28 jours ; Ces résultats ne doivent pas être généralisés à tous les patients atteints de cholécystectomie.
Introduction
La cholécystectomie est l’une des procédures les plus courantes en chirurgiebiliaire 1. La cholécystectomie peut être appliquée à diverses maladies de la vésicule biliaire, telles que les calculs biliaires, la cholécystite, les polypes de la vésicule biliaire, et ainside suite 2,3,4. Il existe deux principaux types de cholécystectomie : la cholécystectomie ouverte et la cholécystectomie laparoscopique5. Parmi ceux-ci, la cholécystectomie ouverte est indiquée pour les cas complexes : pour les patients présentant des affections compliquées (par exemple, gros calculs biliaires, inflammation en propagation, etc.), la cholécystectomie laparoscopique est indiquée pour tous les troubles de la vésicule biliaire pour lesquels il n’existe pas de contre-indication à la chirurgie6. Bien que la cholécystectomie soit une intervention chirurgicale relativement sûre, plusieurs complications subsistent, telles que des lésions des voies biliaires, des lésions intestinales, des saignements abdominaux, des fuites biliaires, une cholédocholithiase secondaire, des accidents cardiovasculaires, des maladies respiratoires, etc.7.
L’analyse du sentiment est une application courante des méthodes de traitement du langage naturel, qui consiste à l’analyser, le traiter, le synthèse et le raisonnement sur des textes subjectifs ayant des connotations émotionnelles, et quantifier des données qualitatives à l’aide de certaines métriques de scorede sentiment 8. L’analyse du sentiment est utilisée dans plusieurs domaines tels que la finance, le journalisme, la médecine, etc. 9,10,11. Il convient de noter que les scores de sentiment calculés par des outils tels que TextBlob sont basés sur la polarité et la subjectivité des mots au niveau lexical à l’aide de lexiques de sentiment prédéfinis (par exemple, AFINN), plutôt que de refléter l’humeur subjective ou l’attitude de l’infirmière rédigeant lanote 12. Plus précisément, les scores de polarité vont de -1 à 1, et les scores de subjectivité vont de 0 à 1, représentant l’orientation sémantique des mots utilisés dans le texte clinique. L’application de l’analyse du sentiment dans le domaine médical peut non seulement comprendre les attitudes émotionnelles face à un événement13, mais peut aussi aider à la catégorisation de l’imagemédicale 14, et est également liée au pronostic du patient, etc.15. Des études antérieures ont démontré que les scores de sentiment extraits des notes infirmières sont associés au pronostic des patients dans les populations en état critique. Par exemple, chez les patients atteints d’une léssion rénale aiguë recevant une thérapie de remplacement rénal continue, il a été constaté que le modèle d’apprentissage automatique contenant le score de sentiment (extrait des notes infirmières) peut rapidement identifier les décès à haut risque despatients 16. Une autre étude a révélé que la polarité du sentiment des notes infirmières était un facteur important dans la mortalité à 30 jours des patients en soins intensifs (USI), et était liée à la fois à la mortalité à 30 jours et à lasurvie 17. De même, l’analyse de sentiment a été appliquée aux patients atteints de septicémie pour discriminer le risquede mortalité 18.
Cependant, les populations de ces études précédentes diffèrent substantiellement de celles des patients en soins intensifs post-cholécystectomie. Les patients atteints d’une lésion rénale aiguë, d’une septicémie ou d’une pancréatite aiguë présentent généralement des réponses inflammatoires systémiques sévères et un dysfonctionnement multiorganique, nécessitant un soutien intensif des organes tels que la ventilation mécanique ou lesvasopresseurs 19. Par exemple, la pancréatite aiguë sévère se caractérise par une insuffisance organique persistante de plus de 48 heures selon la classification réviséed’Atlanta 20. En revanche, la cholécystectomie est généralement considérée comme une procédure relativement sûre avec une faible mortalité, et la plupart des patients n’ont pas besoin d’admission en réanimation postopératoire sauf s’ils développent des complications graves telles qu’une lésion des voies biliaires ou des saignementsincontrôlés 21,22. Par conséquent, la trajectoire clinique, la gravité de la maladie et les facteurs de risque de mortalité chez les patients en soins intensifs post-cholécystectomie sont distincts de ceux des populations générales en réanimation ayant un diagnostic primaire d’AKI ou de septicémie. De plus, les schémas de documentation infirmière et le contenu sémantique des notes cliniques peuvent différer entre ces populations en raison de variations de gravité de la maladie et d’intensité du traitement.
Actuellement, la recherche sur l’analyse du sentiment basée sur les notes infirmières et le pronostic s’est principalement concentrée sur les patients en soins intensifs atteints de pathologies telles que la septicémie, la lésion rénale aiguë et la pancréatite aiguë. Peu d’études ont examiné la relation entre le sentiment de la note infirmière et le pronostic des patientes post-cholécystectomie. Ainsi, sur la base de données23 de Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV, cette étude a extrait le sentiment des notes infirmières des patients subissant une cholécystectomie et a exploré la relation entre le score de sentiment des notes infirmières et le pronostic des patients cholécystectomiques afin de fournir de meilleures références pour les soins cliniques. À ce jour, il s’agit de la première étude à étudier l’association entre les scores de sentiment des notes infirmières et le pronostic, en particulier chez les patients post-cholécystectomie en réanimation.
Protocole
Cette étude a été réalisée à l’aide de la base de données MIMIC-IV. La création de la base de données MIMIC-IV a été approuvée par les comités d’examen institutionnels du Massachusetts Institute of Technology et du Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), et le consentement a été obtenu pour la collecte initiale des données. Toutes les informations sur la santé des patients dans la base de données ont été désidentifiées conformément aux dispositions du port sûr de la Health Insurance Portability and Accountability Act, les 18 identifiants définis par la HIPAA ayant été supprimés et les dates modifiées pour protéger la vie privée des patients ; par conséquent, l’exigence de consentement individuel éclairé a été levée. L’accès à la base de données a été accordé après qu’un auteur ait suivi le cours de formation obligatoire « Recherche sur les données ou spécimens uniquement » de l’Initiative collaborative de formation institutionnelle, soit devenu un utilisateur accrédité sur la plateforme PhysioNet, et signé l’accord d’utilisation des données de santé accréditées PhysioNet. Tout au long de l’étude, les données MIMIC-IV restreintes ont été traitées conformément à l’accord d’utilisation des données de santé accréditées PhysioNet et aux procédures institutionnelles de gouvernance des données : les données désidentifiées n’étaient stockées que sur des dispositifs gérés institutionnellement protégés par mot de passe, avec un accès limité aux auteurs accrédités, n’ont pas été partagées avec des tiers non accrédités ni téléchargées aux services publics, et aucune tentative n’a été faite pour réidentifier les individus ni relier les dossiers à des documents externes Sources de données. Comme cette étude reposait sur une base de données publique et désidentifiée, une approbation éthique supplémentaire du Comité d’éthique du Second Hôpital affilié de la Faculté de médecine de l’Université du Zhejiang a été renoncée. Les logiciels et outils utilisés dans cette étude sont listés dans le Tableau des Matériaux.
Source des données
Les données des patients ont été obtenues à partir de la base de données Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV, version 3.0, publiée en 2024), fondée en 2003 par le Computational Physiology Laboratory du Massachusetts Institute of Technology, le Beth Israel Deaconess Medical Center de la Harvard Medical School et Philips Medical Company, avec le soutien des National Institutes of Health. Les auteurs sont devenus utilisateurs accrédités de PhysioNet, ont suivi le cours de formation CITI « Recherche uniquement sur les données ou les spécimens », et ont signé l’Accord d’utilisation des données de santé accréditées PhysioNet (ID de dossier : 55710882) avant l’octroi d’accès. Les données ont été extraites en novembre 2025.
La base de données est organisée en deux modules : le hosp (issu du dossier médical électronique de l’hôpital) et l’unité de soins intensifs (provenant du système d’information clinique en réanimation, MetaVision). La cohorte d’étude a été constituée en interrogeant les tableaux suivants et en reliant les dossiers par subject_id, hadm_id et stay_id : patients, admissions et transferts (données démographiques et hospitalisations) ; diagnoses_icd avec d_icd_diagnoses, et procedures_icd avec d_icd_procedures (codes de diagnostic et de procédure) ; des événements de laboratoire avec d_labitems (mesures de laboratoire) ; des ordonnances (médicaments) ; des événements de microbiologie (infection postopératoire) ; icustays (admission en réanimation et durée de séjour (LOS) ; des événements graphiques avec d_items (signes vitaux en soins intensifs) ; et les notes d’infirmières en texte libre MIMIC-IV, à partir desquelles ont été dérivés les scores de polarité et de subjectivité de sentiment. Les données étaient extraites à l’aide de requêtes SQL structurées exécutées sur une version locale PostgreSQL (version 18.4) de MIMIC-IV v3.0 (et vérifiées sur Google BigQuery), créées avec les scripts officiels de compilation du dépôt MIMIC-Code (https://github.com/MIT-LCP/mimic-code).
Critères d’inclusion et d’exclusion
Critères d’inclusion : le patient avait plus ou moins 18 ans, le patient subit une cholécystectomie (identifiée dans le tableau procedures_icd par entrée de cholécystectomie), le patient a une admission documentée en réanimation (définie par la présence d’au moins un dossier dans le tableau des icustays, le premier séjour en réanimation étant utilisé lors de plusieurs séjours ; L’admission en réanimation est un événement administratif dans MIMIC-IV et n’est donc pas représentée par un code CIM) (N = 325).
Critères d’exclusion : la patiente a développé un syndrome postopératoire (incluant le syndrome postcholécystectomie et la cholélithiase conservée après cholécystectomie) (à l’exclusion de 3, 322 restantes), la LOS en réanimation de la patiente était inférieure à 24 heures (excluant 54 heures, les 268 restantes), l’absence de notes infirmières dans les données des patients (absence de score de sentiment) [à l’exception d’une personne, les 267 restantes]. Pour vérifier si la taille de l’échantillon répond aux exigences d’analyse des données, la taille minimale a été calculée à l’aide du logiciel G*Power (version 3.1.9.7) avec une taille d’effet d = 0,5, α probabilité d’erreur = 0,05, puissance (probabilité d’erreur 1-β) = 0,95, et un rapport d’allocation N2/N1 = 1, ce qui a abouti à une taille d’échantillon minimale requise de 220. Les 267 participants inclus ont satisfait aux exigences d’analyse.
Regroupement et variables
Dans cette étude, selon la durée de la LOS en soins intensifs supérieure à 7 jours, les sujets ont été divisés en deux groupes : un groupe était le groupe LOS des soins intensifs < 7 jours, et l’autre groupe était le groupe LOS des soins intensifs ≥ 7 jours. L’indicateur principal de cette étude était la LOS en soins intensifs, et le critère principal était la LOS en soins intensifs, définie comme une variable continue (en jours) prise à partir du champ LOS de la table icustays (module ICU), qui correspond à l’intervalle entre le moment de sortie et le moment de la première hospitalisation du patient lors de l’admission à l’hôpital indice. La LOS en soins intensifs a également été dichotomisée à des seuils cliniquement pertinents : les LOS en soins intensifs à 3 jours, 7 et 10 jours ont été définis respectivement comme les LOS en soins intensifs ≥ 3, ≥ 7 et ≥ 10 jours, chacun défini comme une variable binaire dérivée du même champ LOS de la table icustays.
Les indicateurs secondaires de jugement étaient l’infection postopératoire, la mortalité hospitalière et la ligne de ≥ 28. (1) délai de séjour de 28 jours, défini comme une durée totale de séjour hospitalier ≥ 28 jours, calculée comme temps de séjour − temps d’admission à partir du tableau des admissions (module hospital) ; (2) décès à l’hôpital, défini comme hospital_expire_flag = 1 dans le tableau des admissions (équivalentement, un temps de décès non nul survenant entre le moment de l’admission et celui de la sortie) ; (3) Infection postopératoire, un patient était classé comme ayant une infection postopératoire alors que seq_num_infection était non nulle. Les principaux indicateurs inclus dans cette étude étaient la polarité du sentiment, la subjectivité du sentiment, l’âge, l’indice de masse corporelle (IMC), le glucose, l’albumine, l’alanine transaminase (ALT), le gap anionique, l’aspartate aminotransférase (AST), le bicarbonate, l’urée sanguine azotée, le chlorure, la créatinine, l’hématocrite, les plaquettes, le potassium, les globules rouges (RBC), la largeur de distribution des globules rouges (RDW), le sodium, le lactate, les lymphocytes, les globules blancs (GBB), l’indice de comorbidité de Charlson (CCI), évaluation séquentielle de l’insuffisance organique (SOFA), score simplifié de physiologie aiguë III (APSIII), fréquence cardiaque moyenne en soins intensifs, pression artérielle systolique moyenne en soins intensifs, sexe (homme, femme), race (blanc, autres), état civil (marié, autres), tabagisme (non, oui), consommation d’alcool (non, oui), propofol (non, oui), fentanyl (non, oui), ciprofloxacine (non, oui), lévofloxacine (non, oui), hypertension (non, oui), hyperlipidémie (non, oui), infarctus du myocarde (non, oui), insuffisance cardiaque congestive (non, oui), maladie vasculaire cérébrovasculaire (non, oui), démence (non, oui), maladie pulmonaire chronique (non, oui). Les scores de sentiment peuvent être catégorisés en polarité du sentiment et subjectivité du sentiment. Il convient de noter que toutes les mesures en laboratoire sont des valeurs moyennes. Le propofol, le fentanyl et la ciprofloxacine ont été enregistrés comme indicateurs binaires d’administration dans les 24 premières heures suivant l’admission en réanimation et ont donc été mesurés avant les résultats d’intérêt. Ils ont été inclus comme covariables d’ajustement de base plutôt que comme expositions d’intérêt, reflétant une sédation précoce en soins intensifs, une analgésie et une prise en charge antimicrobienne au moment de l’admission.
Analyse du sentiment
Le langage de programmation Python (version 3.6.4) et l’outil de traitement du langage naturel TextBlob (version 0.15.1) (ci-après la bibliothèque d’analyse de sentiment) ont été utilisés pour extraire la polarité et la subjectivité du sentiment à partir du document de sortiehospitalière 24. Avant l’analyse, les dossiers infirmiers étaient prétraités en supprimant les identifiants protégés, en convertissant le texte en minuscules, en élargissant les abréviations cliniques courantes, en supprimant les espaces blancs superflus et les symboles non alphanumériques, et en segmentant le texte en phrases. Pour chaque enregistrement, cette bibliothèque renvoyait une polarité de sentiment (plage de -1 à 1 ; des valeurs plus élevées indiquent un sentiment plus positif) et une subjectivité de sentiment (plage 0 à 1 ; des valeurs plus élevées indiquent une subjectivité plus importante), en utilisant les paramètres par défaut de l’analyseur. Pour chaque patient, le document de sortie hospitalière a été noté une fois, donnant une polarité de sentiment et une valeur de subjectivité de sentiment par patient. Le code d’analyse est disponible sur le Uniform Resource Locator. Cette bibliothèque a été choisie car elle fournit une mesure transparente, basée sur le lexique et entièrement reproductible de la polarité et de la subjectivité, qui a été appliquée dans des études antérieures de minage de texte liés àla santé 17.
Analyse statistique
Toutes les analyses statistiques ont été réalisées en utilisant R (version 4.3.0). La normalité des variables continues a été évaluée à l’aide du test de Shapiro-Wilk conjointement avec une inspection visuelle des graphiques Q-Q, et l’homogénéité de la variance a été évaluée à l’aide du test de Levene. Les variables continues normalement distribuées étaient exprimées en moyenne ± écart-type et comparées entre les deux groupes (LOS de l’ICU < 7 jours contre ≥ 7 jours) à l’aide du test t de Student à échantillons indépendants, la correction de Welch étant appliquée lorsque les variances étaient inégales ; les variables continues qui n’étaient pas normalement distribuées étaient exprimées en médiane (plage interquartile) et comparées à l’aide du test U de Mann-Whitney. Les variables catégorielles étaient exprimées en fréquences et en pourcentages (n, %) et comparées entre les deux groupes à l’aide du test du chi-carré de Pearson, le test exact de Fisher étant utilisé lorsque le nombre de cellules attendu était < 5.
La courbe de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) a été utilisée pour évaluer la capacité discriminative de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment pour les LOS de soins intensifs sur 3 jours, 7 et 10 jours, chacune définie comme un résultat binaire (LOS de l’ICU ≥ k jours vs. < k jours). Les zones sous la courbe (AUC) ont été rapportées avec des IC à 95 % obtenus par la méthode DeLong ; le seuil optimal était la valeur maximisant l’indice de Youden, et la sensibilité, la spécificité et la précision étaient calculées, leurs IC à 95 % obtenues par rééchantillonnage bootstrap (1000 réplications). Le test de DeLong pour deux courbes ROC corrélées a été utilisé pour comparer les AUC (polarité du sentiment vs. subjectivité du sentiment ; chaque variable de base différente vs. polarité du sentiment). La validation interne par 1000 reéchantillonnages bootstrap a été réalisée pour les modèles ROC principaux de 7 jours en ICU LOS-polarité. Pour le modèle à indice unique, l’AUC corrigé par optimisme, la pente d’étalonnage et le score Brier ont également été rapportés. Pour le modèle à indice unique et le modèle ajusté pour SOFA et APSIII, des courbes d’étalonnage corrigées par biais ont été générées, et l’erreur absolue moyenne d’étalonnage a été rapportée. Les analyses LOS en soins intensifs sur 3 et 10 jours ainsi que les analyses ROC à résultats secondaires (décès hospitalier et LOS à 28 jours) n’ont pas été validées en interne, et leur performance est rapportée comme apparente (non ajustée) et donc exploratoire.
Les splines cubiques restreintes (SCR) ont caractérisé l’association dose-réponse de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment avec la ligne de vue en soins intensifs sur 7 jours, ainsi que la polarité du sentiment avec les critères secondaires (infection postopératoire, décès à l’hôpital, ligne de vue à 28 jours). Les splines étaient montées de 4 nœuds placés aux 5e, 35e, 65e et 95e percentiles de l’exposition, la valeur de référence étant fixée à la médiane. Chaque résultat était modélisé comme un événement binaire sur l’échelle logit. La valeur p pour l’association globale et la valeur p pour la non-linéarité (un test des termes non linéaires de spline) ont été rapportées.
L’association entre la polarité du sentiment et la LOS en soins intensifs a été estimée avec des modèles linéaires généralisés. Pour le résultat binaire (LOS en soins intensifs sur 7 jours), une régression logistique (famille binomiale, lien logit) a été utilisée, et les effets ont été rapportés comme des odds ratios (OR) par augmentation de la polarité du sentiment à 1-écart-type (1-DE) ; pour le résultat continu (LOS en soins intensifs en jours), une régression linéaire a été utilisée, et les effets ont été rapportés sous forme de coefficients de régression (β). Quatre modèles ont été spécifiés a priori : un modèle rudimentaire (non ajusté) ; Le modèle 1 ajusté pour les scores de gravité de la maladie (SOFA, APSIII) ; Modèle 2 ajusté selon les covariables démographiques et les analyses de laboratoire et signes vitaux différents (glucose, albumine, bicarbonate, fréquence cardiaque moyenne en réa, pression artérielle systolique moyenne, sexe et maladie hépatique légère) en réanimation ; et le modèle 3 ajusté pour les médicaments (propofol, fentanyl, ciprofloxacine). Parce que les médicaments peuvent se situer sur la voie causale entre la gravité de la maladie et la ligne de vue en soins intensifs, le modèle 3 comporte un risque de surajustement et est présenté comme une analyse de sensibilité, les modèles 1–2 étant considérés comme primaires. 95 % d’IC ont été rapportés pour toutes les estimations. Un p < deux faces de 0,05 était considéré comme statistiquement significatif.
Résultats
Informations sur les patients
Au total, 267 patients ayant subi une cholécystectomie ont été inclus dans cette étude, dont 45 patients avaient une LOS en soins intensifs de ≥ 7 jours et 222 patients une LOS en réanimation de < 7 jours. Sur les données quantitatives de base, il y avait des différences entre les deux groupes en termes de polarité du sentiment, subjectivité du sentiment, glucose, albumine, bicarbonate, SOFA, APSIII, fréquence cardiaque moyenne en soins intensifs et pression artérielle systolique moyenne en soins intensifs (Tableau 1). Le groupe de 7 jours en soins intensifs ≥ LOS présentait une polarité sentimentale plus élevée, une subjectivité de sentiment plus élevée, des niveaux d’albumine plus faibles, des niveaux de bicarbonate plus faibles, un SOFA plus élevé, un APSIII plus élevé, un rythme cardiaque moyen en réanimation plus rapide et une pression systolique moyenne plus basse en réanimation (tous les deux p < 0,05).
Sur les données qualitatives de base, des différences entre les deux groupes étaient observées en termes de sexe, propofol, fentanyl, ciprofloxacine et maladie hépatique légère (tableau 2). Le pourcentage d’hommes dans le groupe LOS ≥ 7 jours en soins intensifs était de 71,111 % et 28,889 % des femmes, tandis que le pourcentage d’hommes dans le groupe LOS < 7 jours en soins intensifs était de 53,604 % et 46,396 % des femmes. Le groupe LOS ≥ 7 jours en soins intensifs avait un pourcentage plus élevé de propofol (91,111 % contre 41,441 %), de fentanyl (86,667 % contre 50,000 %) et de ciprofloxacine (73,333 % contre 35,586 %). Le groupe LOS≥7 jours en soins intensifs comptait 40 000 % des patients atteints de maladie hépatique légère, tandis que seulement 18,018 % des patients du groupe LOS < 7 jours en réanimation présentaient une maladie hépatique légère.
Analyse de la valeur clinique de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment
Alors que cette étude explorait la corrélation entre les scores de sentiment dans les notes infirmières et le pronostic, et que les données de base montraient que la polarité et la subjectivité du sentiment différaient entre les deux groupes, les propriétés discriminantes des deux pour la LOS en soins intensifs ont été examinées plus en détail à l’aide de l’analyse ROC. Dans cette étude. La LOS en soins intensifs était classée en LOS de 3 jours, LOS de 7 jours et 10 jours de LOS. Comme montré dans le tableau 3, les valeurs de discrimination de polarité de sentiment pour les LOS en soins intensifs à 3 jours, 7 jours et 10 jours étaient respectivement 0,647 (0,571, 0,713), 0,704 (0,629, 0,777) et 0,691(0,610, 0,777), tandis que les valeurs AUC de discrimination subjective du sentiment pour les LOS en soins intensifs 3 jours, 7 jours en soins intensifs et 7 jours en USI, et la LOS des soins intensifs sur 10 jours était de 0,531 (0,456, 0,583), 0,594 (0,517, 0,664) et 0,657 (0,592, 0,728), respectivement. Les résultats du test de DeLong ont suggéré que la performance de la polarité du sentiment dans la LOS discriminante des soins intensifs à 3 jours était meilleure que la subjectivité du sentiment (p = 0,015).
L’analyse de la courbe de décision (DCA) a été utilisée pour explorer les bénéfices nets cliniques de la polarité et de la subjectivité du sentiment dans la distinction entre la ligne de vue en soins intensifs à 3 jours, 7 et 10 jours. Dans la DCA, la probabilité seuil de risque élevé désigne la probabilité de discrimination d’un séjour prolongé en réanimation où un clinicien serait indifférent entre intervenir ou ne pas intervenir ; Le bénéfice net a été référencé par rapport aux stratégies traitant tout (intervenir chez chaque patient) et sans traiter (intervenir dans aucun patient), de sorte que les seuils donnés ci-dessous indiquent la fenêtre de risque de discrimination durant laquelle agir sur chaque mesure pourrait être cliniquement raisonnable. Comme le montre la Figure 1A, lorsque le seuil était d’environ 0,30-0,58, le bénéfice clinique de la polarité du sentiment pour la LOS discriminante en soins intensifs à 3 jours était supérieur à celui des modèles subjectivité du sentiment, traite-tout et traitement-non. Lorsque le seuil était d’environ 0,10-0,30, le bénéfice clinique de la polarité du sentiment pour la LOS discriminante en soins intensifs sur 7 jours était plus élevé que celui du modèle subjectivité sentimentale, traite-tout et non-traitement (Figure 1B). Un résultat similaire a également été observé dans la ligne de vue discriminante en soins intensifs à 10 jours, avec un seuil d’environ 0,10 à 0,22 (Figure 1C). Les analyses ROC et DCA ont toutes deux indiqué que, parmi les deux métriques dérivées du texte, la polarité du sentiment offrait une discrimination et un bénéfice clinique net un peu plus importants que la subjectivité du sentiment pour les LOS discriminants en soins intensifs, en particulier pour les LOS en soins intensifs de 7 jours. Ces comparaisons sont exploratoires et limitées aux deux indicateurs de sentiment ; Ils n’établissent pas que la polarité du sentiment est supérieure aux scores de sévérité établis.
La performance discriminante de la polarité du sentiment par rapport à d’autres indicateurs, y compris les différences dans les données de référence sur la ligne de vue des soins intensifs sur 7 jours, a été ensuite comparée. Comme indiqué dans le tableau 4, les valeurs de l’AUC telles que la polarité du sentiment, la subjectivité du sentiment, le glucose, l’albumine, le bicarbonate, le SOFA, L’APSIII, la fréquence cardiaque moyenne en soins intensifs, la pression systolique moyenne, le sexe, le propofol, le fentanyl, la ciprofloxacine et la maladie hépatique légère dans la LOS discriminante en soins intensifs à 7 jours étaient de 0,688 (0,606, 0,757), 0,559 (0,441, 0,655), 0,636 (0,549, 0,719), 0,684 (0,582-0,785), 0,585 (0,490-0,679), 0,759 (0,688, 0,826), 0,752 (0,697, 0,836), 0,668 (0,587, 0,756), 0,619 (0,530, 0,707), 0,588 (0,513, 0,662), 0,726 (0,681, 0,783), 0,673 (0,621, 0,727), 0,660 (0,589, 0,720), 0,603 (0,510, 0,672), respectivement. Selon le test de DeLong, la polarité du sentiment montrait un AUC statistiquement plus élevé que la subjectivité du sentiment (p = 0,034) et le genre (p = 0,023). Pour tous les autres comparateurs, y compris les scores de sévérité clinique SOFA (AUC = 0,759, p = 0,267) et APSIII (AUC = 0,752, p = 0,338) et l’utilisation de propofol (AUC = 0,726, p = 0,446), ainsi que le glucose, l’albumine, le bicarbonate, la fréquence cardiaque moyenne en soins intensifs, la pression artérielle systolique moyenne en réanimation, le fentanyl, la ciprofloxacine et les maladies hépatiques légères, les différences d’AUC par rapport à la polarité du sentiment n’étaient pas statistiquement significatives (tous p > 0,05), quelle que soit la direction privilégiée par l’estimation ponctuelle. Bien que l’utilisation de SOFA, APSIII et propofol ait eu des AUC estimés numériquement plus élevés que la polarité du sentiment, cette différence numérique n’a pas atteint de signification statistique, et l’AUC de la polarité du sentiment n’était pas non plus statistiquement distinguable de plusieurs indicateurs ayant des estimations ponctuelles plus basses (par exemple, albumine, bicarbonate, pression artérielle systolique moyenne en soins intensifs). Pris ensemble, ces résultats indiquent que la polarité du sentiment présentait une capacité discriminatoire statistiquement comparable, plutôt que uniformément supérieure, aux mesures cliniques établies de sévérité, tout en montrant un avantage significatif sur la subjectivité du sentiment et le genre seuls. La valeur de la polarité du sentiment est donc mieux présentée comme compétitive et complémentaire plutôt que supérieure aux indices de gravité validés : son principal avantage réside dans son extraction automatique des notes d’infirmières de routine, fournissant un signal à faible coût et évolutif qui peut compléter, plutôt que remplacer, des instruments tels que SOFA et APSIII.
Lors d’une validation interne par 1000 rééchantillonnages bootstrap, l’optimisme était négligeable : pour un LOS de soins intensifs sur 7 jours, le modèle sentiment-polarité à indice unique (Figure 4A) avait un AUC corrigé optimisme de 0,70 (apparent 0,704), avec une pente d’étalonnage de 1,06 et un score Brier de 0,138 (erreur absolue moyenne d’étalonnage = 0,04), tandis que le modèle ajustait également pour SOFA et APSIII (Figure 4B) présentait une erreur absolue moyenne d’étalonnage de 0,034, indiquant une discrimination stable et un étalonnage adéquat ; En l’absence d’une cohorte externe, ces résultats restent exploratoires.
Corrélation de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment, avec la ligne de vue des soins intensifs
Les résultats de l’analyse RCS (Figures 2A–B) ont suggéré que la polarité du sentiment présentait une relation non linéaire avec la ligne de vue des soins intensifs sur 7 jours (p pour l’ensemble = 0,002, p pour la non linéaire = 0,027), et que la subjectivité du sentiment n’avait pas de relation linéaire ou non linéaire avec la ligne de vue des soins intensifs sur 7 jours (p pour l’ensemble = 0,205, p pour la non linéaire = 0,227). Les résultats de la RCS n’ont trouvé qu’une corrélation entre la polarité du sentiment et la ligne de vue de l’USI, de sorte que l’association indépendante entre la polarité du sentiment et la LOS en USI via la régression linéaire généralisée a été approfondie. En définissant la ligne de vue des soins intensifs comme variable binaire (Tableau 5), la polarité du sentiment était corrélée avec la LOS des soins intensifs avec ou sans ajustement [modèle brut : OR(95 %) = 1,83 (1,29, 2,61), p < 0,001 ; modèle 1 : OR(95 %) = 1,75 (1,21, 2,54), p = 0,003 ; modèle 2 : OR(95 %) = 2,30 (1,31, 4,03), p = 0,004 ; modèle 3 : OR(95 %) = 1,63 (0,92, 2,87), p = 0,092]. Le même résultat a également été observé en définissant la ligne de vue des soins intensifs comme variable continue (Tableau 5) [modèle brut : β = 17,786 (9,169, 26,404), p < 0,001 ; modèle 1 : β = 14,724 (6,287, 23,162), p = 0,001 ; modèle 2 : β = 15,963 (5,352, 26,574), p = 0,003 ; modèle 3 : β = 11,362 (0,976, 21,749), p = 0,032].
Corrélation de la polarité du sentiment avec les résultats secondaires (infection postopératoire, décès à l’hôpital et LOS à 28 jours)
La corrélation entre la polarité du sentiment et les résultats secondaires a été approfondie. Parmi les 267 patients, l’infection postopératoire est survenue chez 38/267, les décès hospitaliers dans 36/267 (13,5 %) et une LOS hospitalière de 28 jours sur 39/267 (14,6 %). Comme montré à la figure 3A–C, il existait une relation non linéaire entre la polarité du sentiment et la mortalité hospitalière (p pour global = 0,010, p pour non linéaire = 0,046), tandis qu’il existait une relation linéaire entre la polarité du sentiment et la ligne de vue sur 28 jours (p pour la < globale 0,001, p pour la non-linéaire = 0,217), néanmoins, la polarité du sentiment n’avait pas de relation linéaire ou non linéaire avec l’infection postopératoire (p pour l’ensemble = 0,562, p pour le non linéaire = 0,364). Sur la base de ces résultats, l’analyse ROC a été utilisée pour explorer la capacité de la polarité du sentiment à distinguer entre la mort hospitalière et la ligne de vue à 28 jours. Les valeurs de polarité du sentiment dans la discrimination des décès hospitaliers et la ligne de vue à 28 jours étaient respectivement de 0,674 (0,602, 0,755) et 0,753 (0,669, 0,847). Parallèlement, la sensibilité de la polarité du sentiment dans la discrimination des décès hospitaliers et des LOS sur 28 jours était respectivement de 0,694 (0,453, 0,896) et 0,667 (0,503, 0,959). Les spécificités correspondantes étaient de 0,649 (0,495, 0,863) et 0,737 (0,457, 0,912), et les précisions étaient respectivement de 0,672 (0,536, 0,820) et 0,733 (0,510, 0,868) (Tableau 6 ; tous les IC à 95 % obtenus par rééchantillonnage bootstrap). Comme le nombre de décès à l’hôpital et d’événements en 28 jours était faible et qu’aucune validation interne ou externe n’a été effectuée, ces analyses secondaires doivent être considérées comme exploratoires et nécessitent une confirmation dans des analyses suffisamment validées, validées et ajustées en termes de gravité.
DISPONIBILITÉ DES DONNÉES :
MIMIC-IV est une base de données à accès restreint ; Le consentement éclairé pour la collecte des données originales a été obtenu auprès des patients des institutions sources lors des soins cliniques de routine et de la construction de la base de données, tandis que la présente étude est une analyse secondaire de la base de données MIMIC-IV déjà non identifiée, pour laquelle l’exigence d’un consentement éclairé individuel supplémentaire a été levée. Les données brutes peuvent être obtenues en complétant la formation CITI « Recherche uniquement sur les données ou spécimens » et en signant l’Accord d’utilisation des données de santé accréditées PhysioNet (https://physionet.org/content/mimiciv/). Parce que l’Accord d’utilisation des données MIMIC-IV interdit la redistribution des dossiers individuels des patients, les données brutes ne peuvent pas être déposées publiquement ; cependant, le jeu de données dérivé dédéfini sous-jacent aux analyses présentes, ainsi que les requêtes d’extraction SQL complètes et les scripts d’analyse nécessaires pour le régénérer à partir de MIMIC-IV, ont été fournis à la revue sous forme de fichiers complémentaires. Le code d’extraction des données et les données brutes sont disponibles dans le Tableau Supplémentaire 1 et le Fichier de Codage Supplémentaire.
Figure 1 : Le bénéfice net clinique de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment dans les LOS discriminants des soins intensifs à 3 jours, des LOS à 7 jours et des LOS à 10 jours. (A) LOS des soins intensifs à 3 jours, (B) LOS aux soins intensifs de 7 jours, (C) LOS aux soins intensifs à 10 jours, Modèle 1 : polarité du sentiment, Modèle 2 : subjectivité du sentiment. L’axe des x indique la probabilité du seuil de risque élevé, et l’axe des y indique le bénéfice net. La ligne grise « Tous » (traite-tout) suppose que chaque patient est traité comme à haut risque, et la ligne noire « Aucun » (traite-non) suppose qu’aucun patient n’est traité ; Le modèle 1 et le modèle 2 utilisent chacun un seul indice de discrimination (polarité du sentiment et subjectivité du sentiment, respectivement). Les critères de jugement ont été définis comme étant les LOS en soins intensifs ≥ 3 jours (A), ≥ 7 jours (B) et ≥ 10 jours (C). N = 267. Abréviations : ICU = unité de soins intensifs, LOS = durée du séjour. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.
Figure 2 : Corrélation de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment avec la ligne de vue des soins intensifs. (A) polarité du sentiment, (B) subjectivité du sentiment. Le résultat était une LOS en soins intensifs de 7 jours (codée comme un événement binaire, ≥ 7 jours contre < 7 jours). La ligne continue montre le rapport de chances estimé sur toute la plage d’exposition et la bande ombragée l’intervalle de confiance correspondant à 95 % ; La ligne pointillée horizontale indique un rapport de chances de 1. Les splines cubiques restreintes étaient équipées de 4 nœuds aux 5e, 35e, 65e et 95e percentiles pour chaque exposition, avec la valeur de référence fixée à la médiane. Le modèle n’était pas ajusté. N = 267. Abréviations : ICU = unité de soins intensifs, LOS = durée du séjour. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.
Figure 3 : Corrélation de la polarité du sentiment avec les résultats secondaires (infection postopératoire, décès hospitalier et LOS à 28 jours). (A) Infection postopératoire, (B) décès à l’hôpital, (C) Fin de vie de 28 jours. L’infection postopératoire et la mort à l’hôpital ont été codées comme des événements binaires ; La ligne de vue de 28 jours était codée comme un événement binaire (≥ 28 jours contre < 28 jours). La ligne continue montre le rapport de cotes estimé et la bande ombrée l’intervalle de confiance à 95 %, la ligne pointillée horizontale ayant un rapport de cotes de 1. Les splines cubiques restreintes étaient équipées de 4 nœuds aux 5e, 35e, 65e et 95e percentiles de la polarité du sentiment, avec la valeur de référence à la médiane. Le modèle n’était pas ajusté. N = 267. Abréviations : LOS = durée du séjour. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.
Figure 4 : Étalonnage des modèles sentiment-polarité pour la ligne de vue des soins intensifs sur 7 jours, évaluée par 1000 rééchantillons bootstrap. (A) Modèle de polarité sentimentale à indice de discrimination unique ; (B) modèle ajusté en plus pour SOFA et APSIII. La diagonale pointillée indique une calibration parfaite (Idéal) ; la ligne pointillée est la calibration apparente, et la ligne continue est la calibration correcte de biais bootstrap ; Les lignes grises sont des limites de confiance de 0,95, et le graphique du tapis montre la distribution des probabilités de discrimination. Erreur absolue moyenne = 0,04 (A) et 0,034 (B). N = 267. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.
| Variable | LOS INTENSIF < 7 jours (N = 222) | LOS LOS ≥ SOINS INTENSIFS 7 jours (N = 45) | p |
| Polarité du sentiment | 0.131 [0.095,0.185] | 0.178 [0.154,0.236] | <0,001 |
| Subjectivité du sentiment | 0.453 [0.396,0.517] | 0.487 [0.435,0.533] | 0.046 |
| Âge (âge) | 67.000 [57.000,77.000] | 67.000 [57.000,76.000] | 0.847 |
| IMC (kg/m 2) | 28.000 [25.400,33.200] | 29.000 [27.100,34.700] | 0.45 |
| Glucose (mg/dL) | 127.000 [103.000,158.000] | 137.000 [115.000,194.000] | 0.013 |
| Albumine (g/dL) | 3,044 ± 0,538 | 2,628 ± 0,727 | <0,001 |
| ALT (IU/L) | 68.000 [27.000,206.000] | 49.000 [29.000,178.000] | 0.406 |
| Gap anion (mEq/L) | 14.000 [13.000,17.000] | 14.000 [13.000,17.000] | 0.578 |
| AST (IU/L) | 78.000 [39.000,223.000] | 71.000 [38.000,192.000] | 0.942 |
| Bicarbonate (mEq/L) | 23.419 ± 4.227 | 21 778 ± 5 485 | 0.026 |
| Azote uré sanguin (mg/dL) | 16.000 [12.000,23.000] | 20.000 [11.000,30.000] | 0.219 |
| Chlorure (mEq/L) | 105.000 [101.000,108.000] | 106.000 [100.000,109.000] | 0.214 |
| Créatinine (mg/dL) | 0.900 [0.800,1.300] | 1.100 [0.800,1.800] | 0.231 |
| Hématocrite ( %) | 33.843 ± 6.179 | 32.531 ± 6.620 | 0.202 |
| Plaquettes (K/μL) | 211.000 [155.000,287.000] | 189.000 [135.000,275.000] | 0.347 |
| Potassium (mEq/L) | 4.100 [3.700,4.600] | 4.300 [3.800,4.800] | 0.393 |
| RBC (m/μL) | 3,724 ± 0,688 | 3,546 ± 0,755 | 0.123 |
| RDW ( %) | 14.600 [13.800,15.600] | 14.500 [13.900,15.800] | 0.984 |
| Sodium (mEq/L) | 138.000 [136.000,141.000] | 139.000 [136.000,142.000] | 0.644 |
| Lactate (mmol/L) | 1.500 [1.100,2.200] | 1.700 [1.200,2.600] | 0.313 |
| Lymphocytes ( %) | 8.000 [5.000,13.500] | 8.700 [5.000,14.000] | 0.666 |
| WBC (K/μL) | 11.300 [8.400,15.600] | 11.300 [8.200,16.500] | 0.65 |
| CCI | 5.000 [3.000,7.000] | 6.000 [4.000,8.000] | 0.199 |
| SOFA | 4.000 [2.000,6.000] | 6.000 [5.000,11.000] | <0,001 |
| APSIII | 40.000 [32.000,54.000] | 58.000 [45.000,70.000] | <0,001 |
| Fréquence cardiaque moyenne (bpm) en soins intensifs | 88.806 [77.708,100.161] | 95.885 [87.917,109.686] | <0,001 |
| Pression artérielle systolique moyenne (mmHg) en soins intensifs | 117.296 [106.667,127.478] | 110.259 [102.808,120.353] | 0.014 |
| Pression artérielle diastolique moyenne en soins intensifs (mmHg) | 60.133 [54.313,67.227] | 57.953 [51.000,62.278] | 0.108 |
Tableau 1 : Informations quantitatives de base des patients subissant une cholécystectomie. Abréviations : IMC = indice de masse corporelle ; transaminase alanine ALT ; AST = aspartate aminotransférase ; RBC = globule rouge ; RDW = largeur de distribution des cellules rouges ; Les globules blancs = globules blancs ; CCI = Indice de comorbidité de Charlson ; SOFA = évaluation séquentielle de l’insuffisance organique ; APSIII = score simplifié de physiologie aiguë III ; Réanimation = unité de soins intensifs ; LOS = durée du séjour.
| Variable | LOS INTENSIF < 7 jours (N = 222) | LOS LOS ≥ SOINS INTENSIFS 7 jours (N = 45) | p | |
| Genre | Homme | 119 (53.604) | 32 (71.111) | 0.031 |
| Féminin | 103 (46.396) | 13 (28.889) | ||
| Course | Blanc | 168 (77.419) | 29 (69.048) | 0.244 |
| Autres | 49 (22.581) | 13 (30.952) | ||
| État civil | Mariés | 107 (50.472) | 16 (37.209) | 0.113 |
| Autres | 105 (49.528) | 27 (62.791) | ||
| Tabagisme | Non | 214 (96.396) | 44 (97.778) | 0.64 |
| Oui | 8 (3.604) | 1 (2.222) | ||
| Boire de l’alcool | Non | 191 (86.036) | 38 (84.444) | 0.781 |
| Oui | 31 (13.964) | 7 (15.556) | ||
| Propofol | Non | 130 (58.559) | 4 (8.889) | <0,001 |
| Oui | 92 (41.441) | 41 (91.111) | ||
| Fentanyl | Non | 111 (50.000) | 6 (13.333) | <0,001 |
| Oui | 111 (50.000) | 39 (86.667) | ||
| Ciprofloxacine | Non | 143 (64.414) | 12 (26.667) | <0,001 |
| Oui | 79 (35.586) | 33 (73.333) | ||
| Lévofloxacine | Non | 196 (88.288) | 36 (80.000) | 0.133 |
| Oui | 26 (11.712) | 9 (20.000) | ||
| Hypertension | Non | 98 (44.144) | 20 (44.444) | 0.97 |
| Oui | 124 (55.856) | 25 (55.556) | ||
| Hyperlipidémie | Non | 157 (70.721) | 36 (80.000) | 0.205 |
| Oui | 65 (29.279) | 9 (20.000) | ||
| Infarctus du myocarde | Non | 198 (89.189) | 41 (91.111) | 0.701 |
| Oui | 24 (10.811) | 4 (8.889) | ||
| Insuffisance cardiaque congestive | non | 186 (83.784) | 37 (82.222) | 0.797 |
| Oui | 36 (16.216) | 8 (17.778) | ||
| Maladie cérébrovasculaire | non | 212 (95.495) | 41 (91.111) | 0.229 |
| Oui | 10 (4.505) | 4 (8.889) | ||
| Démence | non | 220 (99.099) | 44 (97.778) | 0.443 |
| Oui | 2 (0.901) | 1 (2.222) | ||
| Maladie hépatique légère | non | 182 (81.982) | 27 (60.000) | 0.001 |
| Oui | 40 (18.018) | 18 (40.000) | ||
| Maladie pulmonaire chronique | non | 161 (72.523) | 37 (82.222) | 0.175 |
| Oui | 61 (27.477) | 8 (17.778) |
Tableau 2 : Informations qualitatives de base des patients subissant une cholécystectomie. Abréviations : ICU = unité de soins intensifs, LOS = durée du séjour.
| Variable | AUC (IC 95 %) | Sensibilité (IC 95 %) | Spécificité (IC 95 %) | Précision (IC à 95 %) | Seuil optimal (IC à 95 %) | Test prolongé p | |
| LOS en soins intensifs sur 3 jours | Polarité du sentiment | 0.647 (0.571,0.713) | 0.638 (0.345,0.745) | 0.623 (0.556,0.891) | 0.660 (0.602,0.697) | 0.151 (0.131,0.208) | 0.015 |
| Subjectivité du sentiment | 0.531 (0.456,0.583) | 0.762 (0.271,0.981) | 0.333 (0.093,0.829) | 0.528 (0.436,0.617) | 0.413 (0.350,0.528) | / | |
| LOS en soins intensifs de 7 jours | Polarité du sentiment | 0.704 (0.629,0.777) | 0.867 (0.433,0.937) | 0.500 (0.464,0.875) | 0.633 (0.540,0.819) | 0.133 (0.133,0.211) | 0.057 |
| Subjectivité du sentiment | 0.594 (0.517,0.664) | 0.756 (0.324,1.000) | 0.419 (0.141,0.873) | 0.498 (0.302,0.795) | 0.435 (0.360,0.569) | / | |
| LOS en soins intensifs sur 10 jours | Polarité du sentiment | 0.691 (0.610,0.777) | 0.800 (0.493,0.926) | 0.573 (0.524,0.871) | 0.643 (0.564,0.821) | 0.151 (0.151,0.211) | 0.587 |
| Subjectivité du sentiment | 0.657 (0.592,0.728) | 0.857 (0.573,1.000) | 0.427 (0.284,0.731) | 0.507 (0.376,0.715) | 0.435 (0.413,0.506) | / |
Tableau 3 : La capacité discriminatoire de polarité du sentiment et de subjectivité du sentiment dans la ligne de vue discriminante des soins intensifs à 3 jours, 7 jours et 10 jours en réanimation . Les données sont des estimations ponctuelles avec un IC de 95 % entre parenthèses. L’IC à 95 % pour l’AUC a été calculée à l’aide de la méthode DeLong ; Les IC pour la sensibilité, la spécificité, la précision et le seuil optimal ont été obtenus par rééchantillonnage bootstrap avec 1000 réplications. Le seuil optimal était déterminé en maximisant l’indice de Youden (sensibilité + spécificité − 1) ; La sensibilité, la spécificité et la précision ont été calculées à ce seuil, avec une précision définie comme (vrais positifs + vrais négatifs) / échantillon total. Le seuil optimal est exprimé sur l’échelle native de chaque variable (l’échelle de probabilité/score de sentiment discriminé ici). La colonne « Test DeLong » rapporte la valeur p à deux faces du test DeLong pour la différence entre deux courbes ROC appariées : dans chaque seuil ICU-LOS, la polarité du sentiment a été comparée à la subjectivité du sentiment, cette dernière servant de courbe de référence et marquée « / ». Une valeur p < 0,05 indique une différence statistiquement significative dans la capacité discriminatoire entre les deux métriques. Cette analyse a été réalisée dans une cohorte de 267 patients. Abréviations : ICU = unité de soins intensifs, LOS = durée du séjour, AUC = surface sous la courbe, IC = intervalle de confiance.
| Variable | AUC (IC 95 %) | Sensibilité (IC 95 %) | Spécificité (IC 95 %) | Précision (IC à 95 %) | Seuil optimal (IC à 95 %) | Test prolongé p |
| Polarité du sentiment | 0.688 (0.606,0.757) | 0.878 (0.427,0.942) | 0.451 (0.384,0.899) | 0.608 (0.491,0.806) | 0.133 (0.133,0.212) | / |
| Subjectivité du sentiment | 0.559 (0.441,0.655) | 0.829 (0.184,1.000) | 0.295 (0.097,0.965) | 0.549 (0.263,0.847) | 0.413 (0.350,0.606) | 0.034 |
| Glucose | 0.636 (0.549,0.719) | 0.341 (0.264,0.971) | 0.890 (0.276,0.960) | 0.820 (0.7810.860) | 188.000 (106.000,209.325) | 0.456 |
| Albumine | 0.684 (0.582,0.785) | 0.465 (0.309,0.808) | 0.862 (0.528,0.976) | 0.783 (0.571,0.862) | 2.400 (2.100,2.900) | 0.971 |
| Bicarbonate | 0.585 (0.490,0.679) | 0.844 (0.128,0.936) | 0.311 (0.281,1.000) | 0.401 (0.375,0.884) | 25.000 (13.000,25.000) | 0.068 |
| SOFA | 0.759 (0.688,0.826) | 0.829 (0.491,0.931) | 0.590 (0.439,0.876) | 0.809 (0.758,0.849) | 5.000 (4.000,8.000) | 0.267 |
| APSIII | 0.752 (0.697,0.836) | 0.634 (0.558,0.930) | 0.775 (0.499,0.864) | 0.806 (0.767,0.855) | 56.000 (39.675,59.000) | 0.338 |
| Fréquence cardiaque moyenne en soins intensifs | 0.668 (0.587,0.756) | 0.610 (0.381,0.962) | 0.665 (0.334,0.935) | 0.809 (0.766-0.858) | 94.932 (81.195,107.326) | 0.738 |
| Soins intensifs signifie la tension artérielle systolique | 0.619 (0.530,0.707) | 0.721 (0.422,0.964) | 0.511 (0.267,0.802) | 0.545 (0.367,0.750) | 116.880 (105.667,125.240) | 0.153 |
| Genre | 0.588 (0.513,0.662) | 0.711 (0.571,0.837) | 0.464 (0.400,0.537) | 0.506 (0.449,0.577) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.023 |
| Propofol | 0.726 (0.681,0.783) | 0.902 (0.826,0.980) | 0.549 (0.491,0.631) | 0.617 (0.566,0.684) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.446 |
| Fentanyl | 0.673 (0.621,0.727) | 0.878 (0.800,0.950) | 0.468 (0.401,0.533) | 0.543 (0.488,0.609) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.765 |
| Ciprofloxacine | 0.660 (0.589,0.720) | 0.707 (0.555,0.826) | 0.613 (0.539,0.657) | 0.622 (0.563,0.683) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.615 |
| Maladie hépatique légère | 0.603 (0.510,0.672) | 0.415 (0.250,0.561) | 0.792 (0.731,0.840) | 0.715 (0.661,0.765) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.156 |
Tableau 4 : La capacité discriminatoire des indicateurs, qui étaient des différences dans les informations de base, dans les LOS discriminants en soins intensifs sur 7 jours. Les données sont des estimations ponctuelles avec un IC de 95 % entre parenthèses. L’IC à 95 % pour l’AUC a été calculée à l’aide de la méthode DeLong ; Les IC pour la sensibilité, la spécificité, la précision et le seuil optimal ont été obtenus par rééchantillonnage bootstrap avec 1000 réplications. Le seuil optimal était déterminé en maximisant l’indice de Youden (sensibilité + spécificité − 1) ; La sensibilité, la spécificité et la précision ont été calculées à ce seuil, avec une précision définie comme (vrais positifs + vrais négatifs) / échantillon total. Le seuil optimal est exprimé sur l’échelle native de chaque variable (l’échelle de probabilité discriminée pour les scores de sentiment, les unités cliniques originales pour les variables de laboratoire et signes vitaux, et la valeur codée 1/2 pour les variables binaires telles que les médicaments, le genre et les comorbidités). La colonne « Test DeLong » rapporte la valeur p bilatérale du test DeLong en comparant la courbe ROC de chaque variable listée à celle de polarité de sentiment, qui servait de modèle de référence et est marquée « / ». Une valeur p < 0,05 indique que la capacité discriminatoire de la variable diffère significativement de celle de la polarité du sentiment. Cette analyse a été réalisée dans une cohorte de 214 patients à cas complet. Abréviations : SOFA = évaluation séquentielle de l’insuffisance d’organe ; APSIII = score simplifié de physiologie aiguë III ; Réanimation = unité de soins intensifs ; LOS = durée du séjour ; AUC = surface sous la courbe ; IC = intervalle de confiance
| Définir la ligne de vue de l’USI comme variable binaire (LOS de l’USI sur 7 jours) | ||
| Modèle | OR par 1-SD (IC 95 %) | p |
| Modèle brut | 1.83 [1.29, 2.61] | <0,001 |
| Modèle 1 | 1.75 [1.21, 2.54] | 0.003 |
| Modèle 2 | 2.30 [1.31, 4.03] | 0.004 |
| Modèle 3 | 1.63 [0.92, 2.87] | 0.092 |
| Définir la ligne de vue des soins intensifs comme variable continue | ||
| Modèle | β (IC 95 %) | p |
| Modèle brut | 17.786 [9.169,26.404] | <0,001 |
| Modèle 1 | 14.724 [6.287,23.162] | 0.001 |
| Modèle 2 | 15.963 [5.352,26.574] | 0.003 |
| Modèle 3 | 11.362 [0.976,21.749] | 0.032 |
Tableau 5 : Corrélation de la polarité du sentiment avec la ligne de vue des soins intensifs. Modèle rudimentaire : pas d’ajustements. SOFA ajusté Model 1, APSIII ; modèle 2 ajusté du glucose, de l’albumine, du bicarbonate, du rythme cardiaque moyen en soins intensifs, de la pression artérielle systolique moyenne en réanimation, du sexe et des maladies hépatiques légères ; Le modèle 3 a ajusté le propofol, le fentanyl et la ciprofloxacine. Les OR sont exprimés par augmentation 1-SD de la polarité du sentiment ; les modèles ajustés par covariables (modèles 2-3) ont été appliqués sur les 214 patients avec des données complètes sur l’albumine. Bien que le Modèle 3 ne s’ajuste que pour les médicaments (propofol, fentanyl et ciprofloxacine) et n’inclue pas lui-même l’albumine, il a été délibérément restreint à la même cohorte complète de 214 patients que le Modèle 2 afin que les deux modèles ajustés soient estimés sur un échantillon identique et soient directement comparables ; le modèle brut et le modèle 1 ont été appliqués sur la cohorte complète de 267 patients. Abréviations : ICU = unité de soins intensifs, LOS = durée de séjour, IC = intervalle de confiance, OR = rapport des chances.
| Index | Décès à l’hôpital | Ligne de vue de 28 jours |
| AUC (IC 95 %) | 0.674 (0.602,0.755) | 0.753 (0.669,0.847) |
| Sensibilité (IC 95 %) | 0.694 (0.453,0.896) | 0.667 (0.503,0.959) |
| Spécificité (IC 95 %) | 0.649 (0.495,0.863) | 0.737 (0.457,0.912) |
| Précision (IC à 95 %) | 0.672 (0.536,0.820) | 0.733 (0.510,0.868) |
| Seuil optimal (IC à 95 %) | 0.162 (0.148,0.209) | 0.178 (0.129,0.216) |
Tableau 6 : La capacité discriminatoire de la polarité du sentiment dans la discrimination des décès à l’hôpital et de la période de 28 jours. Les valeurs sont des estimations ponctuelles avec un IC à 95 % entre parenthèses (AUC selon la méthode DeLong ; sensibilité, spécificité et précision par rééchantillonnage bootstrap). Nombre d’événements : décès à l’hôpital, n = 36/267 ; LOS de 28 jours ≥ 28 jours, n = 39/267. Abréviations : IC = intervalle de confiance ; AUC = surface sous la courbe ; LOS = durée du séjour.
Tableau supplémentaire 1 : Données brutes. Données brutes déconnectées utilisées dans l’étude. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Fichier de codage supplémentaire : fichier de codage. Les règles utilisées pour exécuter l’analyse. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Discussion
Cette étude a mené une analyse rétrospective de la base de données MIMIC-IV et a observé que la polarité du sentiment montrait une discrimination et un bénéfice clinique net plus importants que la subjectivité du sentiment. La polarité du sentiment était associée à la ligne de vue en soins intensifs sur 7 jours, et montrait une capacité discriminative modeste pour la ligne de vue en soins intensifs sur 7 jours, et la polarité du sentiment était indépendamment associée à la ligne de vue en soins intensifs, ainsi qu’à la mortalité hospitalière et à la ligne de vue à 28 jours.
Dans cette étude, la polarité du sentiment a été reliée au pronostic. Dans de nombreuses études, des relations similaires ont ététrouvées 25. Une étude sur le pronostic des patients atteints de septicémie a révélé que, comparée au groupe de survie, la mortalité à 30 jours des patients présentait une polarité sentimentale plus faible et une subjectivité sentimentale plus faible. La polarité du sentiment et la subjectivité du sentiment étaient toutes deux des facteurs influents de la mortalité à 30 jours des patients atteints de septicémie, et l’AUC du modèle d’indice pronostique, incluant la subjectivité du sentiment et la polarité émotionnelle, était de 0,78(0,74-0,81), indiquant que la polarité du sentiment et la subjectivité du sentiment étaient liées à la mortalité à 30 jours despatients septiciques 26. Des résultats similaires ont été trouvés dans une autre étude portant sur des patients atteints desepticémie 18. Dans l’étude des patients atteints de pancréatite aiguë, il a été constaté que la moyenne de polarité émotionnelle est le facteur influent du décès hospitalier chez les patients atteints de pancréatite aiguë, et que la performance à la discrimination du modèle de discrimination avec la moyenne de polarité émotionnelle était meilleure que celle sans la moyenne de polarité émotionnelle, ainsi que le score SOFA et le typeSAPS-II 12. La polarité du sentiment des notes infirmières a également été identifiée comme une distinction du risque que les patientstombent à 27 ans. La polarité du sentiment était associée à la ligne de vue en soins intensifs, aux décès hospitaliers et à la ligne de vue de 28 jours chez ces patients cholécystectomies, et montrait une discrimination modérée pour la ligne de vue en soins intensifs de 7 jours. En résumé, les scores de sentiment basés sur les notes infirmières étaient étroitement liés au pronostic de nombreuses maladies, et une attention particulière peut être portée à l’influence des scores de sentiment des notes infirmières sur le pronostic des patients dans la recherche de suivi26.
Les notes infirmières incluent les besoins infirmiers, les symptômes de maladie, les mesures infirmières, etc. 28. En plus des scores de sentiment dans les notes infirmières, d’autres informations peuvent être utilisées pour discriminer le pronostic du patient, le risque de maladie, etc. Les chercheurs ont collecté le résumé de la sortie et les notes infirmières des patients atteints d’insuffisance cardiaque du 1er juin 2015 au 31 décembre 2019, et ont analysé les données avec le paquet Orange3. Il a été constaté que les notes infirmières, en tant qu’unité d’analyse, pouvaient bien discriminer la réadmission après 30 jours (notes infirmières AUC=0,85, résumé de sortie AUC=0,74)29. Un algorithme de traitement du langage naturel a été utilisé pour extraire des informations liées aux infections urinaires à partir des notes infirmières et pour développer un modèle de reconnaissanceamélioré 30. Toutes les études ci-dessus ont suggéré que la valeur clinique des notes infirmières doit être approfondie.
Notamment, la direction de l’association observée dans la présente étude, dans laquelle une polarité de sentiment plus élevée était associée à un LOS plus long en soins intensifs, un risque plus élevé de décès à l’hôpital et un LOS plus long de 28 jours, semble contre-intuitive et diffère de certains rapports antérieurs, où une polarité plus faible était associée à de pires résultats18,26. Plusieurs explications non mutuellement exclusives peuvent expliquer cette conclusion. Premièrement, le score de polarité a été calculé avec un lexique de sentiment général dont le vocabulaire ne recoupe que partiellement le langage clinique ; La couverture lexicale rapportée de telles méthodes dans les notes de soins intensifs est faible (de l’ordre de 5 à 20 % des mots), et leur validité dans le texte médical est très variable. Le score est donc déterminé par un petit sous-ensemble de mots et peut ne pas refléter la véritable valence clinique d’une note. Deuxièmement, le score de polarité est susceptible de confondre selon la gravité de la maladie et l’intensité des soins. Les patients plus gravement malades ont tendance à être documentés plus fréquemment et plus longtemps, à subir plus de procédures, à recevoir plus de médicaments et à nécessiter des soins infirmiers plus complexes ; Ce texte plus long et plus hétérogène peut modifier la polarité calculée indépendamment de tout optimisme réel de la part de l’infirmière documentatrice, tout en étant associé à un séjour plus long et à un risque de décès plus élevé. En ce sens, la polarité du sentiment peut agir en partie comme un substitut au volume de documentation et à la complexité clinique plutôt qu’à celui du sentiment du clinicien en tant que tel. Ces mécanismes sont cohérents avec la conception rétrospective et observationnelle de cette étude et indiquent que l’association doit être considérée comme un signal statistique nécessitant une confirmation dans des analyses prospectives ajustées à la gravité, plutôt que comme une preuve d’une voie causale directe.
L’USI est une ressource précieuse. Les coûts d’hospitalisation en soins intensifs étaient élevés et les ressources sontrares : 31. Plusieurs facteurs peuvent influencer la durée de la vie en soins intensifs, comme l’âgede 32 ans et les antécédentscliniques 33. La plupart de ces facteurs surviennent avant ou dans les 24 heures suivant l’admission en réanimation et ne couvrent pas toute la ligne de vue des patients, rétrospectivement, tandis que les notes infirmières sont générées tout au long de son séjour. Il convient toutefois de souligner que la polarité du sentiment analysée ici est une caractéristique textuelle automatiquement extraite des notes infirmières par un outil de traitement du langage naturel polyvalent (TextBlob), plutôt qu’une mesure validée de l’état émotionnel réel ou de l’attitude des cliniciens. Les outils de sentiment prêts à l’emploi ont démontré qu’ils ne capturent que de manière très faible, et avec une validité très variable34,35. Un score de polarité au niveau du texte plus élevé ne peut donc pas être assimilé à une attitude plus positive de la part des médecins ou des infirmiers. De plus, parce que cette analyse est rétrospective et observationnelle, l’association entre la polarité du sentiment et la LOS en soins intensifs est corrélation et ne démontre pas que changer délibérément l’attitude des cliniciens raccourcirait la ligne de vue en soins intensifs. Plutôt que de prescrire une posture émotionnelle particulière au personnel, les résultats de cette étude indiquent que le sentiment intégré dans les notes infirmières de routine contient des informations pronostiques pouvant servir de marqueur complémentaire à la stratification des risques et mérite une enquête approfondie.
Cette étude présente plusieurs limites. D’abord, et surtout, le texte utilisé pour l’évaluation du sentiment était le document hospitalier pour chaque première admission indexée de chaque patient. Un document est rédigé à la fin de l’admission et, par conception, décrit l’ensemble du parcours hospitalier, y compris la durée du séjour, les procédures, les complications et la disposition à la sortie. Le score de sentiment n’a donc pas été mesuré avant l’accumulation des résultats, mais a été extrait d’un document qui encode déjà les résultats eux-mêmes. Parce que le document est un document unique de fin de séjour, aucune fenêtre d’extraction antérieure précédant l’accroissement des résultats ne peut être définie, et une analyse de sensibilité de la fenêtre de référence ou de fenêtre précoce n’est pas réalisable. Cette dépendance temporelle entre le texte et les résultats ne peut être éliminée, compte tenu de la structure de données, et s’applique aux quatre résultats. En conséquence, les associations rapportées ici doivent être interprétées comme descriptives et génératrices d’hypothèses, et non comme une preuve que le sentiment est un facteur pronostique indépendant ou mesurable prospectivement. Deuxièmement, comme il s’agit d’une étude rétrospective, sa capacité à établir la causalité est limitée. Certains facteurs de confusion pouvant influencer les résultats, en particulier les mesures objectives de la gravité de la maladie (par exemple, SOFA ou SAPS-II) ainsi que le volume et la complexité de la documentation source, n’ont pas été inclus. La possibilité de causalité inverse et de confusion résiduelle ne peut donc être exclue : les patients ayant une sévérité de la maladie plus élevée et des séjours plus longs en soins intensifs tendent à générer une documentation plus longue et plus complexe, où davantage d’interventions cliniques sont enregistrées, de sorte que la polarité du sentiment mesurée peut fonctionner, au moins en partie, comme un indicateur de la gravité de la maladie ou de l’intensité de la documentation plutôt que comme un véritable facteur pronostique indépendant. De plus, plusieurs facteurs de confusion cliniquement importants, notamment la complexité opératoire, les complications intraopératoires, le moment et l’indication de l’admission en réanimation, ainsi que le délire ou le statut de sédation, n’ont pas été entièrement détectés et ont pu influencer à la fois la documentation et les résultats. Troisièmement, les scores de sentiment ont été extraits à l’aide de TextBlob, un outil polyvalent qui n’a pas été conçu pour le langage clinique et qui n’a pas été validé dans la documentation clinique ; elle peut mal classer la terminologie spécifique à un domaine et ne prend pas suffisamment en compte la négation, les abréviations ou le contexte clinique. De plus, aucune validation n’a été faite par rapport à la revue manuelle ou à un référentiel clinique de NLP dans cette étude. Par conséquent, la métrique de polarité du sentiment peut refléter des schémas linguistiques corrélés à la gravité de la maladie plutôt qu’au véritable contenu affectif du texte. Quatrièmement, bien que les médicaments aient été déterminés tôt (dans les 24 premières heures suivant l’admission en réanimation) pour réduire la causalité inverse, l’utilisation d’antimicrobiens, comme la ciprofloxacine, peut conceptuellement chevaucher les issues liées à l’infection, et la confusion résiduelle par indication ne peut être totalement exclue. Cinquièmement, l’albumine sérique manquait pour 50 patients (19 %) ; L’albumine de référence reflète donc les cas disponibles, et les modèles de régression ajustés aux covariables (Modèles 2–3) ont été adaptés aux 214 patients avec des données complètes.
Les travaux futurs devraient employer des méthodes de traitement du langage naturel adaptées cliniquement, telles que des modèles transformateurs adaptés au domaine entraînés sur des corpus cliniques annotés, afin d’améliorer la validité de la mesure du sentiment, et adopter des plans prospectifs avec le texte capturé dans une fenêtre définie avant l’obtention des résultats et avec un ajustement adéquat pour la gravité et les facteurs de confusion procéduraux, afin de mieux démêler toute contribution pronostique indépendante du sentiment textuel clinique.
Dans cette cohorte rétrospective de patients atteints de cholécystectomie ayant une LOS en soins intensifs ≥ 24 heures, la polarité du sentiment dérivée des notes infirmières était associée à une LOS en réanimation, un décès hospitalier et une LOS à 28 jours. Dans cet échantillon, la polarité du sentiment a également montré une performance discriminante relativement supérieure et un bénéfice clinique net plus élevé que la subjectivité du sentiment. Ces résultats sont exploratoires et générateurs d’hypothèses ; Compte tenu du plan observationnel, ils n’établissent pas de relation causale, et la valeur clinique potentielle du sentiment de la note infirmière justifie une exploration plus approfondie dans des études plus larges, prospectives et validées extérieurement avant qu’une application discriminatoire ne puisse être recommandée.
Déclarations de divulgation
Les auteurs rapportent qu’il n’y a aucun conflit d’intérêts.
Remerciements
Pas applicable.
Matériaux
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| boot (R package) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=boot | 1.3-30 | Validation interne par rééchantillonnage bootstrap avec 1000 réplicats (métriques corrigées pour l'optimisme) |
| G*Power software | http://www.gpower.hhu.de/ | 3.1.9.7 | Calcul de la taille de l'échantillon |
| MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care IV) | PhysioNet; https://physionet.org/content/mimiciv/ | 3.1 | Source de base de données de soins critiques ; extraction de la cohorte de cholécystectomie, données démographiques, valeurs de laboratoire, signes vitaux, scores de gravité et résultats |
| PostgreSQL | https://www.postgresql.org/ | 18.4 | Extraction des données |
| pROC (R package) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=pROC | 1.18.5 | Construction de la courbe ROC, estimation de l'AUC et test de DeLong pour la comparaison des AUC |
| Python | Python Software Foundation; https://www.python.org | 3.6.4 | Évaluation du sentiment en langage naturel |
| R | R Foundation for Statistical Computing; https://www.r-project.org | 4.3.0 | Analyse statistique |
| rmda (R package) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rmda | 1.6 | Analyse de la courbe de décision (bénéfice net à travers les seuils de risque) |
| rms (R package) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rms | 6.7-0 | Modélisation par splines cubiques restreintes (RCS) des associations dose-réponse non linéaires |
| TextBlob | Open source; https://textblob.readthedocs.io | 0.15.1 | Calcul de la polarité du sentiment et de la subjectivité du sentiment à partir du texte des notes infirmières |