Mortality in Patients with Necrotizing Fasciitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prognostic factors that determine outcome in patients with necrotizing fasciitis remain poorly understood. The aim of this study was to analyze the variables that affect the mortality and morbidity of patients with necrotizing fasciitis and to create a simple method for estimating the probability of mortality. METHODS: The authors undertook a retrospective review of all patients with necrotizing fasciitis treated in three tertiary care hospitals in Ontario, Canada, between January of 1994 and June of 2001. Demographic, comorbid illness, and disease-specific data were collated and analyzed for associations with outcome. Using logistic regression analysis, probability estimates for the prediction of mortality were developed, based on three contributing independent factors. RESULTS: Ninety-nine patients satisfied the inclusion criteria. Overall mortality was 20 percent. Sixteen patients suffered from amputation or organ loss. The most common comorbidities were diabetes (30 percent), immunocompromised status (17 percent), and chickenpox (11 percent). Advanced age (odds ratio, 1.04; 95 percent confidence interval, 1.01 to 1.08; p = 0.012), streptococcal toxic shock syndrome (odds ratio, 10.54; 95 percent confidence interval, 2.80 to 39.44; p < 0.001), and immunocompromised status (odds ratio, 3.97; 95 percent confidence interval, 1.04 to 15.19; p = 0.044) were independent predictors of mortality and were used to design a formula for the probability of mortality. CONCLUSIONS: Age, streptococcal toxic shock syndrome, and immune status are significant determinants of mortality and can predict the probability of death from necrotizing fasciitis soon after admission. This objective information can guide clinicians in communication with patients and in making clinical decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».