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
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».