Are the Dysnatremias a Permanent Threat to the Critically Ill Patients?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUD: The dysnatremias (hyponatremia and hypernatremia) are relatively common findings on admission of intensive care unit (ICU) patients and may represent a major risk. The aim of the study was to assess the ability of serum sodium levels and the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) to predict mortality of surgical critically ill patients. METHODS: One hundred and ninety-five surgical patients (62% males and 38% females; mean age of 51.8 ± 17.3 years) admitted to the ICU in the postoperative phase were retrospectively studied. The patients were divided into survivors (n = 152) and non-survivors (n = 43). APACHE II, and serum sodium levels at admission, 48 h and discharge were analyzed by generation of receiver operating characteristic (ROC) curves. RESULTS: The mean APACHE II was 16.3 ± 8.3 (13.6 ± 6.1 for survivors and 25.5 ± 8.5 for non-survivors). The area under the ROC curve for APACHE II was 0.841 (0.782 - 0.889) and 0.721 (0.653 - 0.783), 0.754 (0.653 - 0.783) and 0.720 (0.687 - 0.812) for serum sodium level at admission, 48 h and discharge, respectively. CONCLUSION: Even though APACHE II scoring system was the most effective index to predict mortality in the surgical critically ill patients, the serum sodium levels on admission may also be used as an independent predictor of outcome.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».