Systemic Sclerosis and Outcome in Intensive Care Unit: Do Not Close the Door, Open the Right Protocol
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We read with great interest the paper by Pène, et al regarding the outcome of patients with systemic sclerosis (SSc) in the intensive care unit (ICU)1. The authors performed a retrospective single-center study on 41 patients with SSc admitted to the ICU in a 6-year period and evaluated the short-term and longterm mortality rates. Most patients had pulmonary involvement at baseline: pulmonary fibrosis on computed tomography scan in 71.7% of cases and severe reduction of forced vital capacity and DLCO in 42.4% and 85.7% of cases, respectively. When considering causes of ICU admission, acute respiratory failure (ARF) was the main reason (65.8%), with pulmonary infections accounting for 34.1% of cases, ARF without any definite diagnosis for 12.2% of cases, and drug-induced pneumonitis and pneumothorax, 1 case each. A noninvasive ventilation (NIV) trial was attempted in 13 patients (31.7%) and was successful in 8 cases, whereas 5 patients required endotracheal intubation. A total of 13 patients were intubated (31.7%), but only 2 of … Address correspondence to Dr. P. Faverio, Department of Health Science, University of Milan Bicocca, Clinica Pneumologica, AO San Gerardo, Via Pergolesi 33, Monza, Italy. E-mail: paola.faverio{at}gmail.com
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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 | 0,037 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».