Necrotizing Fasciitis Among Patients With Liver Cirrhosis in Texas, 2001 - 2010: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver cirrhosis is a risk factor for necrotizing fasciitis (NF), and is associated with markedly worse outcomes than for NF among non-cirrhosis patients. Only limited, mostly single-center, data were reported to date on the epidemiology, clinical features, resource utilization and outcomes of NF among patients with cirrhosis. METHODS: We studied a population-based cohort of adult hospitalizations associated with cirrhosis, who had a diagnosis of NF during the years 2001 - 2010, using the Texas Inpatient Public Use Data File. The annual volume of NF hospitalizations was benchmarked against all annual hospitalizations with a diagnosis of cirrhosis. The patterns of demographics, chronic comorbidities, evolving organ failure, resource utilization and outcomes were examined. RESULTS: There were 371,745 hospitalizations associated with liver cirrhosis, with 381 NF hospitalizations during study period. The annual volume of NF hospitalizations rose 7.9%/year (P = 0.0287), while its incidence among cirrhosis-associated hospitalizations remained unchanged (P = 0.2955). Non-cirrhosis comorbidities were reported in 69.6% and ICU care was required in 67.2% of NF hospitalization. The key changes noted between 2001 - 2003 and 2008 - 2010 among NF hospitalizations included rising mean (SD) Deyo-Charlson index 2.4 (1.5) vs. 3.9 (2.4) (P < 0.0001), development of ≥ 3 organ failures in 9.1% vs. 39.8% (P < 0.0001), and discharge to long-term care facilities 7.8% vs. 21.1% (P = 0.0204). Hospital mortality was unchanged (26% vs. 33.1%; P = 0.3659). Inflation-adjusted total hospital charges did not change (P = 0.1025) during study period. CONCLUSIONS: The present cohort of NF associated with liver cirrhosis is the largest reported to date. A rising annual volume of NF events matched a corresponding increase in cirrhosis-associated hospitalizations. There was increasing burden of chronic comorbidity and rising severity of illness, with a majority of patients requiring ICU care. Case fatality was high and there has been increasing residual morbidity among hospital survivors. The observed findings warrant further study in other populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».