Paramedic Recognition of Sepsis in the Prehospital Setting: A Prospective Observational Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background. Patients with sepsis benefit from early diagnosis and treatment. Accurate paramedic recognition of sepsis is important to initiate care promptly for patients who arrive by Emergency Medical Services. Methods. Prospective observational study of adult patients (age ≥ 16 years) transported by paramedics to the emergency department (ED) of a Canadian tertiary hospital. Paramedic identification of sepsis was assessed using a novel prehospital sepsis screening tool developed by the study team and compared to blind, independent documentation of ED diagnoses by attending emergency physicians (EPs). Specificity, sensitivity, accuracy, positive and negative predictive value, and likelihood ratios were calculated with 95% confidence intervals. Results. Overall, 629 patients were included in the analysis. Sepsis was identified by paramedics in 170 (27.0%) patients and by EPs in 71 (11.3%) patients. Sensitivity of paramedic sepsis identification compared to EP diagnosis was 73.2% (95% CI 61.4-83.0), while specificity was 78.8% (95% CI 75.2-82.2). The accuracy of paramedic identification of sepsis was 78.2% (492/629, 52 true positive, 440 true negative). Positive and negative predictive values were 30.6% (95% CI 23.8-38.1) and 95.9% (95% CI 93.6-97.5), respectively. Conclusion. Using a novel prehospital sepsis screening tool, paramedic recognition of sepsis had greater specificity than sensitivity with reasonable accuracy.
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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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 découle