Introduction of a comprehensive management protocol for severe sepsis is associated with sustained improvements in timeliness of care and survival
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mortality from severe sepsis can be improved by timely diagnosis and treatment. This study investigates the effectiveness of a comprehensive management protocol for recognition and initial treatment of severe sepsis that spans from the emergency department (ED) to the intensive care unit. METHODS: Interventions included development of a management algorithm including early goal-directed therapy, a computerised physician order entry set for suspected sepsis, introduction of invasive haemodynamic monitoring and antibiotics stocked in the ED, and an extensive education campaign involving ED nurses and physicians. MAIN RESULTS: In the 6 months after introduction of the protocol, 37 patients who had severe sepsis were identified in the ED. Compared to a randomly selected group of 37 patients who had severe sepsis and who were transferred directly to the intensive care unit before introduction of the protocol, significant improvements were observed in mean time to initiation of early goal-directed therapy (3.2 vs 10.4h, p=0.001) and to achievement of resuscitation goals (10.4 vs 30.1h, p=0.007). There was a trend towards more rapid administration of antibiotics (1.4 vs 2.7h, p=0.06). This was associated with a decrease in crude hospital mortality rate from 51.4% to 27.0% (absolute risk reduction=24%, 95% CI 3% to 47%). Improvements were sustained in the follow-up audit at 16 months. CONCLUSIONS: Introduction of a comprehensive management protocol to address early recognition and management of severe sepsis in the ED is associated with sustained improvements in processes of care.
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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 | 0,000 |
| 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 ».