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Article summary:
1. Sepsis is a common and preventable cause of death globally, with millions of deaths each year. Early detection of sepsis is crucial for improving patient outcomes, but it remains challenging for physicians.
2. Previous studies have shown that machine learning models trained on electronic health record data can be effective in detecting sepsis early. These models outperform existing clinical early warning systems.
3. However, current studies have limitations, such as building models on limited clinical parameters and evaluating them based solely on predictive ability without considering clinical usefulness or prevalence. The clinical utility of the models and their potential impact on interventions are often not investigated.
Article analysis:
这篇文章介绍了利用深度学习在电子健康记录事件序列上进行早期脓毒症检测的方法。然而，文章存在一些潜在的偏见和问题。
首先，文章提到脓毒症是全球最常见的死因之一，并且许多死亡是可以预防的。然而，文章没有提供足够的证据来支持这个观点。它只引用了世界卫生组织和其他来源的数据，但没有具体说明这些数据是如何得出的或者是否有其他因素导致了脓毒症相关死亡率的增加。
其次，文章声称机器学习模型在脓毒症检测方面的预测能力远远超过现有的临床早期警报系统。然而，它没有提供充分的证据来支持这个主张。它只引用了一些先前的研究，但没有详细说明这些研究是如何进行的、使用了什么样的数据集以及得出了什么样的结论。
此外，在模型评估方面，文章指出常规做法是仅报告接收者操作特征曲线（ROC曲线）和曲线下面积（AUROC）。然而，它没有提供任何证据来支持AUROC是否是一个有效的评估指标，也没有探讨其他可能的评估方法。这种片面的报道可能导致读者对模型性能的真实情况产生误解。
最后，文章没有充分考虑到潜在的风险和限制。它只关注了模型在早期脓毒症检测方面的潜在优势，但没有讨论可能存在的错误诊断、漏诊或误报率。此外，文章也没有探讨模型在不同人群和临床环境中的适用性和可行性。
总之，这篇文章存在一些偏见和问题，包括缺乏充分的证据支持、片面报道、忽视潜在风险和限制等。读者应该对其中提出的主张保持怀疑，并寻找更多相关研究来进行综合评估。