Sepsis in the Neurologic Intensive Care Unit: Epidemiology and Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a major contributor to mortality in patients admitted to a general intensive care unit (ICU). Early recognition and treatment of sepsis is key in improving outcomes. The epidemiology and outcome of sepsis in neurologic ICU (NeuroICU) has not been evaluated. METHODS: We retrospectively identified all patients admitted to our 16-bed NeuroICU between June 2009 and December 2013 using the acute physiologic and chronic health evaluation (APACHE) outcomes database. We excluded patients admitted with an infection, such as meningitis, encephalitis, brain or spinal abscess, or with any other infection. We compared NeuroICU patients who did to NeuroICU patients who did not develop sepsis after ICU admission. The diagnosis of sepsis was based on the SCCM/ACCP consensus conference definition. RESULTS: There were a total of 2,025 patients, out of which 29 patients (1.4%) developed sepsis. Patients who developed sepsis had a trend towards older age (67 ± 13 vs. 61 ± 11 years, P = 0.07), a trend towards more male gender (69.0% vs. 51.5%, P = 0.07), significantly higher APACHE III scores (58 ± 17 vs. 43 ± 21, P = 0.0001), and significantly higher acute physiologic scores (APS) (43 ± 16 vs. 32 ± 18, P = 0.001) than patients who did not develop sepsis. Patients who developed sepsis had higher ICU mortality (41.4% vs. 5.1%, odds ratio (OR) = 13.1; 95% confidence interval (CI), 6.1 - 28.2, P < 0.0001), and higher hospital mortality (44.8% vs. 8.2%, OR = 9.0; 95% CI, 4.3 - 19.0, P < 0.0001). CONCLUSIONS: Sepsis developed in 1.4% of patients admitted to a NeuroICU. Predictors of sepsis development were comorbidities and worsening acute physiologic variables. Patients who developed sepsis had significantly higher mortality. Vigilance to development of sepsis in NeuroICU is paramount, especially in this era when early recognition and intervention of sepsis significantly improves outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».