Shock due to urosepsis: A multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Urosepsis is a severe infection that can cause shock afterwards. The purpose of this study is to investigate the clinical and bacterial risk factors for shock in those cases with urosepsis caused by urinary tract infection in a multicentre study.Methods: Our study included 77 consecutive urosepsis cases from four hospitals. We examined factors such as patient characteristics, underlying disease, serum white blood cell (WBC) count, platelet count, C-reactive protein (CRP) level at the time of diagnosis of urosepsis, urinary tract occlusion, causative bacteria, and bacterial antibiotic susceptibilities. Statistical analyses were performed to assess the potential risk factors for shock during the clinical course of urosepsis by a multivariate analysis.Results: We had 38 male and 39 female patients aged 25‒104 (median 73). Underlying diseases included cancers (n=22, 28.6 %) and diabetes mellitus (n=17, 22.1 %). Positive blood culture was seen in 74 cases; these involved 88 bacterial strains, of which Escherichia coli was the most common (34 strains, 38.6 %). There were 31 cases with shock (40.3 %) and multivariate analyses demonstrated that serum CRP was the only clinical risk factor for shock due to urosepsis.Conclusions: Our study demonstrated that serum CRP was a risk factor for shock during urosepsis in a multicentre analysis. Further prospective studies with a greater number of patients are needed to draw more definitive conclusions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».