Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Severe sepsis and septic shock are associated with a high mortality rate but are under recognized and undertreated. Early antibiotic administration and fluid resuscitation are associated with improved survival. In 2010, the Critical Care Leadership Network of the Greater New York Hospital Association and the United Hospital Fund developed the STOP (Strengthening Treatment and Outcomes for Patients) Sepsis Collaborative—a quality improvement initiative that supports hospitals in the early recognition and treatment of severe sepsis and septic shock using a protocol-based approach in the emergency department and the intensive care unit. Hypothesis: A quality improvement collaborative focused on the implementation of standardized protocols for early identification and treatment of patients with severe sepsis and septic shock in the emergency department can improve treatment process measures and reduce mortality. Methods: Fifty-seven hospitals in the greater New York region participating in a quality improvement collaborative were provided with comprehensive education and tools to recognize patients with severe sepsis and septic shock in the emergency department and implement an evidence-based resuscitation protocol. The intervention period began in January 2011, and included a comprehensive educational program for an interdisciplinary group of clinicians, nurses, and administrators. Data were collected on all sepsis process measures and time stamps were recorded. Participating hospitals also submitted summary patient outcomes. Results: Participating hospitals submitted information on 7,470 patients with severe sepsis admitted between January 2011 and March 2012. Within six months, 91% of participating hospitals had adopted a sepsis identification protocol in the emergency department and sepsis resuscitation protocols were implemented in the emergency department by 93% of the participating hospitals. Between January 2011 and March 2012, inpatient mortality declined from 41% to 26% (absolute mortality reduction of 15%). Conclusions: Hospitals that participated in a quality improvement collaborative designed to assist hospitals in using protocols for early diagnosis and treatment of severe sepsis and septic shock in their emergency departments saw an overall 15% reduction in hospital mortality in patients with these conditions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,655 | 0,536 |
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 ».