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Enregistrement W2626432801 · doi:10.1093/cid/cix548

Infectious Diseases Team for the Early Management of Severe Sepsis and Septic Shock in the Emergency Department

2017· article· en· W2626432801 sur OpenAlexaff
Pierluigi Viale, Sara Tedeschi, Luigia Scudeller, Luciano Attard, Lorenzo Badia, Michele Bartoletti, Alessandra Cascavilla, Francesco Cristini, Nicola Dentale, Giovanni Fasulo, Giorgio Legnani, Filippo Trapani, Fabio Tumietto, Gabriella Verucchi, Giulio Virgili, Andrea Berlingeri, Simone Ambretti, Chiara De Molo, Mara Brizi, Mario Cavazza, Maddalena Giannella

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeEmergency departmentSeptic shockSepsisHazard ratioInternal medicineConfidence intervalProspective cohort studyUrinary systemEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The impact on patient survival of an infectious disease (ID) team dedicated to the early management of severe sepsis/septic shock (SS/SS) in Emergency Department (ED) has yet to be assessed. Methods: A quasiexperimental pre-post study was performed at the general ED of our hospital. During the pre phase (June 2013-July 2014), all consecutive adult patients with SS/SS were managed according to the standard of care, data were prospectively collected. During the post phase (August 2014-October 2015), patients were managed in collaboration with a dedicated ID team performing a bedside patient evaluation within 1 hour of ED arrival. Results: Overall, 382 patients were included, 195 in the pre phase and 187 in the post phase. Median age was 82 years (interquartile range, 70-88). The most common infection sources were lung (43%) and urinary tract (17%); in 22% of cases, infection source remained unknown. During the post phase, overall compliance with the Surviving Sepsis Campaign (SSC) bundle and appropriateness of initial antibiotic therapy improved from 4.6% to 32% (P < .001) and from 30% to 79% (P < .001), respectively. Multivariate analysis showed that predictors of all-cause 14-day mortality were quick sepsis-related organ failure assessment ≥2 (hazard ratio [HR], 1.68; 95% confidence interval [CI], 1.15-2.45; P = .007), serum lactate ≥2 mmol/L (HR, 2.13; 95% CI, 1.39-3.25; P < .001), and unknown infection source (HR, 2.07; 95% CI, 1.42-3.02; P < .001); being attended during the post phase was a protective factor (HR, 0.64; 95% CI, 0.43-0.94; P = .026). Conclusion: Implementation of an ID team for the early management of SS/SS in the ED improved the adherence to SSC recommendations and patient survival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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