Management of Febrile Critically Ill Adults: A Retrospective Assessment of Regional Practice
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to report on fever epidemiology and management strategies within a general population of critically ill patients. This was a retrospective cohort study among febrile patients (temperature ≥38.3°C) without acute brain injury admitted to one of four regional adult intensive care units (ICUs). There were 7535 ICU admissions over the 30-month study period. One hundred patients with fever were randomly selected for detailed analysis and represent the study population. The study population had a median age (interquartile range) of 56 (43-69) years and a mean (±standard deviation) Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score of 22 (±9). Septic shock was the most common admission diagnosis (36%), followed by pneumonia (without a shock syndrome; 18%). Fifty-three percent of patients had fever at ICU admission. To investigate the etiology of fever, most patients (89%) had at least one culture sent to the laboratory for analysis and a blood culture (73%) was the most commonly ordered microbiologic investigation. A chest X-ray was ordered in 95% of patients within 48 hours of fever onset. The majority of patients had an infection as the cause of their fever (73%), with pneumonia as the most common diagnosis (70%, 51/73). Prior to the occurrence of fever, 74% of patients were on antibiotics and this increased to 85% within the first 24 hours after documentation of fever. Seventy-nine percent of patients were managed with antipyretic drugs (77%) and/or external cooling (29%); however, only five patients had an order written that specifically guided the use of these temperature-lowering agents. Fever was most commonly infectious in origin. Treatment of patients with fever was a common and nonstandardized practice in this cohort of critically ill patients. This is likely due to lack of evidence in support of a particular temperature management strategy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».