Pathophysiologic Response to Burns in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decades advancements have improved survival and outcomes of severely burned patients except one population, elderly. The Lethal Dose 50 (LD50) burn size in elderly has remained the same over the past three decades, and so has morbidity and mortality, despite the increased demand for elderly burn care. The objective of this study is to gain insights on why elderly burn patients have had such a poor outcome when compared to adult burn patients. The significance of this project is that to this date, burn care providers recognize the extreme poor outcome of elderly, but the reason remains unclear. In this prospective translational trial, we have determined clinical, metabolic, inflammatory, immune, and skin healing aspects. We found that elderly have a profound increased mortality, more premorbid conditions, and stay at the hospital for longer, p < 0.05. Interestingly, we could not find a higher incidence of infection or sepsis in elderly, p > 0.05, but a significant increased incidence of multi organ failure, p < 0.05. These clinical outcomes were associated with a delayed hypermetabolic response, increased hyperglycemic and hyperlipidemic responses, inversed inflammatory response, immune-compromisation and substantial delay in wound healing predominantly due to alteration in characteristics of progenitor cells, p < 0.05. In summary, elderly have substantially different responses to burns when compared to adults associated with increased morbidity and mortality. This study indicates that these responses are complex and not linear, requiring a multi-modal approach to improve the outcome of severely burned elderly.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».