Notice bibliographique
Résumé
Sepsis, the most common cause of admission to an intensive care unit (ICU), has had an increased incidence and prevalence over the last years with a simultaneous decrease in its short-term mortality. Sepsis survivors are more frequently discharged from hospital and often experience long-term outcomes such as late mortality, immune dysfunction, secondary infections, impaired quality of life, and unplanned readmissions. Early recognition and management of sepsis have challenged emergency care and critical care physicians and nurses. New sepsis definitions were produced and the Surviving Sepsis Campaign (SSC) 2016 was updated recently. Although hospital readmissions after sepsis are common, associated risk factors and how to manage patients who survive an episode of sepsis still need clarification. The immune dysfunction caused by sepsis/septic shock is complex, persistent, affects inflammatory and anti-inflammatory systems, and might be associated with long-term outcomes of sepsis. Several randomized controlled trials (RCT) that analyzed new (and old) interventions in sepsis/septic shock are discussed in this review in parallel with the SSC 2016 recommendations and other guidelines when relevant. RCTs addressing incidence, treatment, and prevention of important sepsis-associated organ dysfunction such as the acute respiratory distress syndrome, acute kidney injury, and brain dysfunction are highlighted. Finally, we briefly discuss the need for novel targets, predictive biomarkers, and new designs of RCTs in sepsis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».