A systems approach to the early recognition and rapid administration of best practice therapy in sepsis and septic shock
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The early recognition and treatment of sepsis is paramount to reducing the mortality of this disease. However, unlike trauma, stroke or acute myocardial infarction, the initial signs of sepsis are subtle and easily missed by clinicians. Thus, hospital-based systems are needed to identify and triage patients who might be septic. This review focuses on the early diagnosis of sepsis and the implementation of a systems-based approach to help coordinate the identification and treatment of patients with this disease. RECENT FINDINGS: Alterations in traditional hemodynamic parameters, such as blood pressure and heart rate, are poor predictors of the presence of septic shock. Other more subtle findings (such as the 10 signs of vitality) are stronger determinants of poor tissue perfusion in a patient who may be septic. Early detection of a patient who is 'in trouble' on the ward by bedside nurses or physicians and activation of a medical emergency team has been shown to improve outcome. By coupling the medical emergency team with early goal-directed therapy, patients with sepsis can be discovered earlier and have therapy instituted within the so-called 'golden hour', first appreciated with trauma care. SUMMARY: The institution of a rapid response system for the detection and treatment of septic shock requires a multidisciplinary approach. The infrastructure to create such a system must be facilitated by administrators and implemented by front-line healthcare providers. Continuous assessment of the outcome benefit of such a system by a quality assurance team is the final part of a truly integrated approach to sepsis treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».