Intensive care unit management of intra-abdominal infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the biologic characteristics of, and management approaches to, intra-abdominal infection in the critically ill patient. DESIGN: Narrative review. SETTING: Medline review focussed on intra-abdominal infection in the critically ill patient. PATIENTS AND SUBJECTS: Restricted to studies involving human subjects. INTERVENTIONS: None. RESULTS: Intra-abdominal infections are an important cause of morbidity and mortality in the intensive care unit (ICU). Peritonitis can be classified as primary, secondary, or tertiary, the unique pathologic features reflecting the complex nature of the endogenous gut flora and the gut-associated immune system, and the alterations of these that occur in critical illness. Outcome is dependent on timely and accurate diagnosis, vigorous resuscitation and antibiotic support, and decisive implementation of optimal source control measures, specifically the drainage of abscesses and collections of infected fluid, the debridement of necrotic infected tissue, and the use of definitive measures to prevent further contamination and to restore anatomy and function. CONCLUSIONS: Optimal management of intra-abdominal infection in the critically ill patient is based on the synthesis of evidence, an understanding of biologic principles, and clinical experience. An algorithm outlining a clinical approach to the ICU patient with complex intra-abdominal infection is presented.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».