Sepsis
Sepsis remains a major challenge in intensive care units (ICUs) worldwide. It arises from a dysregulated immune response to infection that leads to life-threatening organ dysfunction. Despite modern treatments, mortality among ICU patients with sepsis remains high. As the authors state, “sepsis remains a global health problem with high morbidity and mortality.”
Early identification and accurate assessment are crucial. Tools such as the National Early Warning Score (NEWS) and the Predisposition, Infection, Response, and Organ dysfunction (PIRO) model are widely used to predict outcomes, but their accuracy is limited. The current study aimed to determine whether including blood lactate levels could improve these existing models.
Study Overview
“This retrospective cohort study was conducted to evaluate the prognostic performance of NEWS, PIRO, and lactate levels in predicting 28-day mortality in ICU patients with sepsis,” the authors wrote.
The study included 205 adult ICU patients with sepsis admitted between June 2021 and December 2023. Those with renal or hepatic insufficiency and those who died within 24 hours were excluded. All variables were recorded within 12 hours of ICU admission, including vital signs, laboratory results, and clinical scores.
Why Lactate Counts
Lactate is a well-known marker of tissue hypoxia. Elevated levels reflect poor tissue oxygenation and cellular stress, both of which are common in severe sepsis. The authors noted that “lactate, as a marker of tissue hypoxia, has been associated with increased mortality in sepsis patients.” They hypothesized that combining lactate with existing scores would yield better mortality prediction.
Main Findings
The 28-day mortality rate was 53.2% (109 out of 205 patients). The average age was 73.6 years, and 53% were male. “Non-survivors had significantly higher NEWS, PIRO, and lactate levels compared to survivors,” the authors reported.
Multivariable logistic regression showed that several factors independently predicted 28-day mortality: “NEWS (OR 1.20), PIRO (OR 1.40), lactate (OR 1.27), pH (OR 0.01), urea (OR 1.03), and intubation (OR 8.85) were identified as independent predictors.”
Adding lactate improved the accuracy of all models:
-
Base model AUROC rose from 0.664 to 0.703
-
NEWS model from 0.678 to 0.727
-
PIRO model from 0.725 to 0.756
According to the authors, “adding lactate to both the NEWS and PIRO scores improved the discrimination ability of these models for predicting 28-day mortality.”
Defining High-Risk Groups
The study identified specific thresholds for mortality risk. “NEWS ≥8, PIRO ≥4, and lactate ≥2.2 mmol/L were associated with significantly higher odds of death,” the authors stated.
Patients who met multiple high-risk criteria had markedly worse outcomes:
-
NEWS ≥8 and PIRO ≥4 → odds ratio 7.24
-
NEWS ≥8 and lactate ≥2.2 mmol/L → odds ratio 10.78
These simple cut-offs may help clinicians recognize patients needing urgent intervention.
Clinical Relevance
The findings suggest that routinely measured lactate levels can enhance bedside mortality prediction when combined with established scoring systems. “The inclusion of lactate with simple scoring systems like NEWS and PIRO provides a more accurate assessment of mortality risk and can assist in early identification of critically ill sepsis patients,” the authors emphasized.
Study Limitations
The authors acknowledged several limitations: “The retrospective design and single-center setting may limit generalizability.” They also noted that “some data were missing due to the retrospective nature of data collection.” Excluding patients with renal or hepatic insufficiency may reduce the model’s applicability to all sepsis cases.
Looking Ahead
While tools such as NEWS and PIRO are valuable, their predictive power can be improved by adding biochemical markers. The authors concluded that “lactate levels, when combined with established scoring systems, offer a simple, cost-effective, and clinically relevant method to predict 28-day mortality in sepsis patients.”
By integrating lactate — a routinely measured, inexpensive biomarker — into sepsis scoring, clinicians may better identify patients at highest risk and optimize treatment decisions early in the ICU stay.
Key Points
-
Sepsis continues to cause high mortality among ICU patients.
-
Lactate is an independent predictor of 28-day mortality.
-
Adding lactate to NEWS and PIRO improves prediction accuracy.
-
Thresholds of NEWS ≥8, PIRO ≥4, and lactate ≥2.2 mmol/L identify high-risk patients.
-
Early detection using these combined scores could guide timely, targeted care.
The translation of the preceding English text in Turkish:
Sepsis
Sepsis, dünya genelinde yoğun bakım ünitelerinde (YBÜ) önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir. Enfeksiyona karşı düzensiz bir bağışıklık yanıtı sonucu ortaya çıkar ve yaşamı tehdit eden organ disfonksiyonuna yol açar. Modern tedavilere rağmen, sepsisli YBÜ hastalarında mortalite oranı yüksek kalmaktadır. Yazarların belirttiği gibi, “sepsis yüksek morbidite ve mortalite ile küresel bir sağlık sorunu olmaya devam etmektedir.”
Erken tanı ve doğru değerlendirme hayati önem taşır. Ulusal Erken Uyarı Skoru (NEWS) ve Eğilim, Enfeksiyon, Yanıt ve Organ disfonksiyonu (PIRO) modeli gibi araçlar sonuçları öngörmede yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak doğrulukları sınırlıdır. Bu çalışma, kan laktat düzeylerinin dahil edilmesinin mevcut modelleri iyileştirip iyileştirmeyeceğini belirlemeyi amaçlamıştır.
Çalışma Özeti
“Bu retrospektif kohort çalışma, YBÜ’de sepsis tanısı alan hastalarda 28 günlük mortaliteyi öngörmede NEWS, PIRO ve laktat düzeylerinin prognostik performansını değerlendirmek amacıyla yapılmıştır,” diye yazmışlardır.
Çalışmaya Haziran 2021 ile Aralık 2023 arasında kabul edilen 205 yetişkin sepsisli YBÜ hastası dahil edilmiştir. Böbrek veya karaciğer yetmezliği olanlar ve 24 saat içinde ölenler dışlanmıştır. Hayati bulgular, laboratuvar sonuçları ve klinik skorlar dahil olmak üzere tüm değişkenler YBÜ’ye kabulden sonraki 12 saat içinde kaydedilmiştir.
Laktat Neden Önemlidir
Laktat, doku hipoksisinin iyi bilinen bir belirtecidir. Yükselmiş düzeyler, zayıf doku oksijenlenmesini ve hücresel stresi yansıtır; bu durumlar şiddetli sepsiste yaygındır. Yazarlar, “doku hipoksisinin bir göstergesi olan laktatın, sepsis hastalarında artmış mortalite ile ilişkili olduğunu” belirtmişlerdir. Laktatın mevcut skorlarla birleştirilmesinin mortalite tahminini iyileştireceğini öne sürmüşlerdir.
Ana Bulgular
28 günlük mortalite oranı %53,2 idi (205 hastanın 109’u). Ortalama yaş 73,6 yıl olup, hastaların %53’ü erkekti. Yazarlar, “hayatta kalamayan hastalarda NEWS, PIRO ve laktat düzeylerinin, hayatta kalanlara göre anlamlı derecede yüksek olduğunu” bildirmiştir.
Çok değişkenli lojistik regresyon analizi, birkaç faktörün 28 günlük mortaliteyi bağımsız olarak öngördüğünü göstermiştir:
“NEWS (OR 1.20), PIRO (OR 1.40), laktat (OR 1.27), pH (OR 0.01), üre (OR 1.03) ve entübasyon (OR 8.85) bağımsız prediktörler olarak tanımlanmıştır.”
Laktatın eklenmesi tüm modellerin doğruluğunu artırmıştır:
-
Temel model AUROC: 0.664 → 0.703
-
NEWS modeli: 0.678 → 0.727
-
PIRO modeli: 0.725 → 0.756
Yazarların ifadesiyle, “laktatın hem NEWS hem de PIRO skorlarına eklenmesi, bu modellerin 28 günlük mortaliteyi tahmin etme ayırt ediciliğini artırmıştır.”
Yüksek Riskli Grupların Tanımlanması
Çalışma, mortalite riski için belirli eşik değerlerini tanımlamıştır.
Yazarlar, “NEWS ≥8, PIRO ≥4 ve laktat ≥2.2 mmol/L değerlerinin anlamlı derecede yüksek ölüm olasılığı ile ilişkili olduğunu” belirtmişlerdir.
Birden fazla yüksek risk kriterini karşılayan hastaların sonuçları belirgin şekilde daha kötüydü:
-
NEWS ≥8 ve PIRO ≥4 → olasılık oranı 7.24
-
NEWS ≥8 ve laktat ≥2.2 mmol/L → olasılık oranı 10.78
Bu basit eşik değerler, klinisyenlerin acil müdahale gerektiren hastaları tanımlamasına yardımcı olabilir.
Klinik Önemi
Bulgular, rutin olarak ölçülen laktat düzeylerinin yerleşik skorlama sistemleriyle birleştirildiğinde mortalite tahminini güçlendirebileceğini göstermektedir.
Yazarlar, “NEWS ve PIRO gibi basit skorlama sistemlerine laktatın dahil edilmesi, mortalite riskinin daha doğru değerlendirilmesini sağlar ve kritik durumdaki sepsis hastalarının erken tanımlanmasına yardımcı olabilir” vurgusunu yapmışlardır.
Çalışmanın Kısıtlılıkları
Yazarlar birkaç kısıtlılığı kabul etmişlerdir:
“Retrospektif tasarım ve tek merkezli çalışma olması, genellenebilirliği sınırlayabilir.”
Ayrıca, “veri toplamanın retrospektif doğası nedeniyle bazı verilerin eksik olduğunu” belirtmişlerdir. Böbrek veya karaciğer yetmezliği olan hastaların dışlanması, modelin tüm sepsis vakalarına uygulanabilirliğini azaltabilir.
Geleceğe Bakış
NEWS ve PIRO gibi araçlar değerli olmakla birlikte, biyokimyasal belirteçlerin eklenmesiyle öngörü gücü artırılabilir.
Yazarlar şu sonuca varmıştır: “Laktat düzeyleri, yerleşik skorlama sistemleriyle birleştirildiğinde, sepsis hastalarında 28 günlük mortaliteyi öngörmek için basit, maliyet etkin ve klinik olarak anlamlı bir yöntem sunar.”
Rutin olarak ölçülen, ucuz bir biyobelirteç olan laktatın sepsis skorlamasına entegre edilmesi, klinisyenlerin en yüksek risk altındaki hastaları daha iyi tanımlamasını ve YBÜ’de erken dönemde tedavi kararlarını optimize etmesini sağlayabilir.
Önemli Noktalar
-
Sepsis, YBÜ hastalarında yüksek mortaliteye neden olmaya devam etmektedir.
-
Laktat, 28 günlük mortalitenin bağımsız bir belirtecidir.
-
Laktatın NEWS ve PIRO skorlarına eklenmesi, tahmin doğruluğunu artırır.
-
NEWS ≥8, PIRO ≥4 ve laktat ≥2.2 mmol/L eşik değerleri yüksek riskli hastaları belirler.
-
Bu kombine skorların erken kullanımı, zamanında ve hedefe yönelik bakımın sağlanmasına yardımcı olabilir.
Reference:
Ozge Kurtkulagi, Ece Unal Cetin, Fatih Kamis, Murat Das, Esen Simsek, Ozgur Kurtkulagi, Adil Ugur Cetin, Yavuz Beyazit
Development of a novel clinical prediction model for sepsis related mortality by combining NEWS, PIRO and lactate.
Biomol Biomed [Internet]. 2025 Jun. 30 [cited 2025 Oct. 22];25(11):2570–2577.
Available from: https://www.bjbms.org/ojs/index.php/bjbms/article/view/12562
Additional information:
We invite submissions for our upcoming thematic issues, including:
- Immune Prediction and Prognostic Biomarkers in Immuno-Oncology
- Artificial Intelligence and Machine Learning in disease diagnosis and treatment target identification
More news: Blog
Editor: Merima Hadžić
Leave a Reply