Profile of the Risk of Death After Septic Shock in the Present Era
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate mortality of ICU patients over a 3-month period after an initial episode of septic shock and to identify factors associated with mortality. DESIGN: Prospective multicenter observational cohort study. SETTING: Fourteen ICUs from 10 French nonacademic and university teaching hospitals. PATIENTS: All consecutive adult patients with septic shock admitted between October 2009 and September 2011 were eligible. INTERVENTION: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Multivariable analyses were performed using a Cox proportional hazard model and a flexible extension of the Cox model. In total, 1,495 of 10,941 patients (13.7%) had septic shock and 1,488 patients (99.5%) were included. Median age was 68 years (range, 58-78 yr). The majority of admissions (84%) were medical. Median (interquartile range) Simplified Acute Physiological Score II and Sequential Organ Failure Assessment were, respectively, 56 (45-70) and 11 (9-14). ICU and hospital mortality were, respectively, 39.4% and 48.6%. At 3 months, 776 patients (52.2%) had died. Factors significantly associated with increased risk of death in the multivariable Cox model were older age, male sex, comorbidities (immune deficiency, cirrhosis), Knaus C/D score, and high Sequential Organ Failure Assessment score. Flexible analyses indicated that the impact of Sequential Organ Failure Assessment score was greatest early after septic shock, while the onset of the effect of age, nosocomial infection, and cirrhosis was later. CONCLUSIONS: This is the most recent large-scale epidemiological study to investigate medium-term mortality in nonselected patients hospitalized in the ICU for septic shock. Advances in early management have improved survival at the initial phase, but risk of death persists in the medium term. Flexible modeling techniques yield insights into the profile of the risk of death in the first 3 months.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».