Patient and Organizational Factors Associated With Delays in Antimicrobial Therapy for Septic Shock*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify clinical and organizational factors associated with delays in antimicrobial therapy for septic shock. DESIGN: In a retrospective cohort of critically ill patients with septic shock. SETTING: Twenty-four ICUs. PATIENTS: A total of 6,720 patients with septic shock. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Higher Acute Physiology Score (+24 min per 5 Acute Physiology Score points; p < 0.0001); older age (+16 min per 10 yr; p < 0.0001); presence of comorbidities (+35 min; p < 0.0001); hospital length of stay before hypotension: less than 3 days (+50 min; p < 0.0001), between 3 and 7 days (+121 min; p < 0.0001), and longer than 7 days (+130 min; p < 0.0001); and a diagnosis of pneumonia (+45 min; p < 0.01) were associated with longer times to antimicrobial therapy. Two variables were associated with shorter times to antimicrobial therapy: community-acquired infections (-53 min; p < 0.001) and higher temperature (-15 min per 1°C; p < 0.0001). After adjusting for confounders, admissions to academic hospitals (+52 min; p< 0.05), and transfers from medical wards (medical vs surgical ward admission; +39 min; p < 0.05) had longer times to antimicrobial therapy. Admissions from the emergency department (emergency department vs surgical ward admission, -47 min; p< 0.001) had shorter times to antimicrobial therapy. CONCLUSIONS: We identified clinical and organizational factors that can serve as evidence-based targets for future quality-improvement initiatives on antimicrobial timing. The observation that academic hospitals are more likely to delay antimicrobials should be further explored in future trials.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».