Comparison of the Prognostic Significance of Initial Blood Lactate and Base Deficit in Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Initial blood lactate and base deficit have been shown to be prognostic biomarkers in trauma, but their respective performances have not been compared. METHODS: Blood lactate levels and base deficit were measured at admission in trauma patients in three level 1 trauma centers. This was a retrospective analysis of prospectively acquired data. The association of initial blood lactate and base deficit with mortality was tested using receiver operating characteristics curve, logistic regression using triage scores (Revised Trauma Score and Mechanism Glasgow scale and Arterial Pressure score), and Trauma Related Injury Severity Score as a reference standard. The authors also used a reclassification method. RESULTS: The authors evaluated 1,075 trauma patients (mean age, 39 ± 18 yr, with 90% blunt and 10% penetrating injuries and a mortality of 13%). At admission, blood lactate was elevated in 425 (39%) patients and base deficit was elevated in 725 (67%) patients. Blood lactate was correlated with base deficit (R = 0.54; P < 0.001). Using logistic regression, blood lactate was a better predictor of death than base deficit when considering its additional predictive value to triage scores and Trauma Related Injury Severity Score. This result was confirmed using a reclassification method but only in the subgroup of normotensive patients (n = 745). CONCLUSIONS: Initial blood lactate should be preferred to base deficit as a biologic variable in scoring systems built to assess the initial severity of trauma patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».