Toe-to-room temperature gradient correlates with tissue perfusion and predicts outcome in selected critically ill patients with severe infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microcirculatory disorders leading to tissue hypoperfusion play a central role in the pathophysiology of organ failure in severe sepsis and septic shock. As microcirculatory disorders have been identified as strong predictive factors of unfavourable outcome, there is a need to develop accurate parameters at the bedside to evaluate tissue perfusion. We evaluated whether different body temperature gradients could relate to sepsis severity and could predict outcome in critically ill patients with severe sepsis and septic shock. METHOD: We conducted a prospective observational study in a tertiary teaching hospital in France. During a 10-month period, all consecutive adult patients with severe sepsis or septic shock who required ICU admission were included. Six hours after initial resuscitation (H6), we recorded the hemodynamic parameters and four temperature gradients: central-to-toe, central-to-knee, toe-to-room and knee-to-room. RESULTS: We evaluated 40 patients with severe sepsis (40/103, 39 %) and 63 patients with septic shock (63/103, 61 %). In patients with septic shock, central-to-toe temperature gradient was significantly higher (12.5 [9.2; 13.8] vs 6.9 [3.4; 12.0] °C, P < 0.001) and toe-to-room temperature gradient significantly lower (1.2 [-0.3; 5.2] vs 6.0 [0.6; 9.5] °C, P < 0.001) than in patients with severe sepsis. Overall ICU mortality rate due to multiple organ failure (MOF) was 21 %. After initial resuscitation, toe-to-room temperature gradient was significantly lower in patients dead from MOF than in the survivors (-0.2 [-1.1; +1.3] °C vs +3.9 [+0.5; +7.2] °C, P < 0.001) and the difference in gradients increased during the first 24 h. Furthermore, toe-to-room temperature gradient was related to tissue perfusion parameters such as arterial lactate level (r = -0.54, P < 0.0001), urine output (r = 0.37, P = 0.0002), knee capillary refill time (r = -0.42, P < 0.0001) and mottling score (P = 0.001). CONCLUSIONS: Toe-to-room temperature gradient reflects tissue perfusion at the bedside and is a strong prognosis factor in critically ill patients with severe infections.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».