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Enregistrement W1528458425 · doi:10.1111/apt.13229

Letter: what else can improve survival in cirrhotic patients with spontaneous bacterial peritonitis and associated septic shock? Authors’ reply

2015· letter· en· W1528458425 sur OpenAlexaff
Constantine Karvellas, J. G. Abraldes, Yaseen M. Arabi, Anand Kumar

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface HospitalUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTaipei Tzu Chi HospitalBuddhist Tzu Chi Medical Foundation
Mots-clésMedicineSeptic shockSpontaneous bacterial peritonitisHepatorenal syndromeCirrhosisIntensive care medicineSepsisAcute kidney injuryShock (circulatory)Renal replacement therapyPeritonitisMortality rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We applaud the discussion points raised by Chen et al. in response to our recent article.1, 2 They raise the issue of why patients receiving appropriate anti-microbial therapy before the development of septic shock had a paradoxically lower survival rate (3/25, 12%). This is likely due to selection bias. To be included within this retrospective database, patients had to develop septic shock (hypotension). Hence, patients who were diagnosed with sepsis and received appropriate anti-microbial therapy, but did not become hypotensive, did not meet the entry criteria for the CATSS registry. In contrast, patients who got appropriate anti-microbials and subsequently developed shock likely failed appropriate anti-microbial therapy, and are a subset of patients with a poorer prognosis (87.5% mortality). Hence, only the ‘failures’ were identified. This phenomenon has been demonstrated in other studies from the CATTS registry. In a study of 2731 critically ill patients with septic shock, 21% of the patients (n = 577) failed appropriate anti-microbial therapy and progressed to septic shock, with similar results [survival vs. the overall group (52.2% vs. 58.0%)].3 In cirrhotics, it can be very difficult to differentiate between ‘liver-related deaths’ and ‘multiorgan failure’. For example, hepatorenal syndrome or acute kidney injury are a consequence of cirrhosis and spontaneous bacterial peritonitis, but lead to multiorgan failure.4 Unfortunately, the CATSS database was initially constructed as a registry for general critical care patients. While this granular data is not available, trying to dissect ‘liver related’ vs. ‘nonliver related’ is virtually impossible as shown by Moreau et al. in the CANONIC study.5 Finally, our high (100%) mortality rate in fungal peritonitis/shock is consistent with other studies.6 Prior studies have shown that directed anti-fungal therapy did not improve patient outcomes.7 Hence, fungal peritonitis may potentially be a poor prognostic marker. Given that we had 11 patients in our cohort, however, these are relatively small numbers to make any overarching recommendations for empirical anti-fungal therapy. The authors’ declarations of personal and financial interests are unchanged from those in the original article.2

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0250,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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