AME evidence series 001—The Society for Translational Medicine: clinical practice guidelines for diagnosis and early identification of sepsis in the hospital
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is a heterogeneous disease caused by an infection stimulus that triggers several complex local and systemic immuno-inflammatory reactions, which results in multiple organ dysfunction and significant morbidity and mortality. The diagnosis of sepsis is challenging because there is no gold standard for diagnosis. As a result, the clinical diagnosis of sepsis is ever changing to meet the clinical and research requirements. Moreover, although there are many novel biomarkers and screening tools for predicting the risk of sepsis, the diagnostic performance and effectiveness of these measures are less than satisfactory, and there is insufficient evidence to recommend clinical use of these new techniques. As a consequence, diagnostic criteria for sepsis need regular revision to cope with emerging evidence. This review aims to present the most updated information on diagnosis and early recognition of sepsis. Recommendations for clinical use of different diagnostic tools rely on the Grades of Recommendation Assessment, Development and Evaluation (GRADE) framework. Because most of the studies were observational and did not allow a reliable assessment of these tools, a two-step inference approach was employed. Future trials need to confirm or refute a particular index test and should directly explore relevant patient outcome parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».