A recommended early goal-directed management guideline for the prevention of hypothermia-related transfusion, morbidity, and mortality in severely injured trauma patients
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Notice bibliographique
Résumé
Hypothermia is present in up to two-thirds of patients with severe injury, although it is often disregarded during the initial resuscitation. Studies have revealed that hypothermia is associated with mortality in a large percentage of trauma cases when the patient's temperature is below 32 °C. Risk factors include the severity of injury, wet clothing, low transport unit temperature, use of anesthesia, and prolonged surgery. Fortunately, associated coagulation disorders have been shown to completely resolve with aggressive warming. Selected passive and active warming techniques can be applied in damage control resuscitation. While treatment guidelines exist for acidosis and bleeding, there is no evidence-based approach to managing hypothermia in trauma patients. We synthesized a goal-directed algorithm for warming the severely injured patient that can be directly incorporated into current Advanced Trauma Life Support guidelines. This involves the early use of warming blankets and removal of wet clothing in the prehospital phase followed by aggressive rewarming on arrival at the hospital if the patient's injuries require damage control therapy. Future research in hypothermia management should concentrate on applying this treatment algorithm and should evaluate its influence on patient outcomes. This treatment strategy may help to reduce blood loss and improve morbidity and mortality in this population of patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle