敗血症リアルタイム予測モデル（SRPM）は、タイムリーなアラートを提供し、患者の転帰を改善する可能性がある。しかし、検証方法の不一致やバイアスの可能性により、臨床での採用が限定的である。本研究では、複数のデータベースから収集された91件の研究を分析し、SRPMの性能を検証方法全体にわたってシステマティックにレビューした。結果として、全体の54.9％のみがモデル及びアウトカムレベルのメトリクスを用いたフルウィンドウ検証を実施していた。外部およびフルウィンドウ検証では性能が低下し、発症前6時間および12時間での中央値AUROCはそれぞれ0.886および0.861であったが、外部フルウィンドウ検証では0.783に低下した。また、中央値ユーティリティスコアは内部検証で0.381から外部検証で-0.164に低下した。

AUROCとユーティリティスコアを組み合わせることで、18.7％の研究でトップパフォーマンスのSRPMが特定された。特に、手作業で作成された特徴量は性能の大幅な向上に寄与した。今後の研究では、多...