Clinical Outcome of Patients With Severe Burns Presenting to the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background : Burns are a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Although a local burn covering a limited surface area can heal readily, deep or extensive burns can result in systemic damage and even death. This study evaluated the clinical characteristics of the patients presenting with severe burns and investigated the factors influencing mortality. Methods: The data for 1003 patients who presented with symptoms of severe burn to a tertiary care university hospital in Turkey between 2006 and 2007 were evaluated retrospectively. Results: The overall patient mortality was 7.7% (n = 78). The effect of male gender and age on mortality was significant. The highest mortality rate was in the group aged > 40 years. A burned area larger than 21% of the body surface conferred a high risk of mortality. A hospital stay for longer than 10 days, the presence of delirium at the time of presentation, hyperuricemia, the need for debriding, grafting, or fasciotomy, sepsis, hypovolemic shock, and a positive blood culture were significant predictors of mortality. Conclusions : Severe burns have to be treated in a burn unit or burn center. As the prevention of burns is important, it is important to identify the region-specific causes of burns and the risk factors that influence mortality. doi:10.4021/jcs19e
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».