Culture-Negative Septic Shock Compared With Culture-Positive Septic Shock: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the clinical characteristics and outcomes of culture-negative septic shock in comparison with culture-positive septic shock. DESIGN: Retrospective nested cohort study. SETTING: ICUs of 28 academic and community hospitals in three countries between 1997 and 2010. SUBJECTS: Patients with culture-negative septic shock and culture-positive septic shock derived from a trinational (n = 8,670) database of patients with septic shock. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Patients with culture-negative septic shock (n = 2,651; 30.6%) and culture-positive septic shock (n = 6,019; 69.4%) were identified. Culture-negative septic shock compared with culture-positive septic shock patients experienced similar ICU survival (58.3% vs 59.5%; p = 0.276) and overall hospital survival (47.3% vs 47.1%; p = 0.976). Severity of illness was similar between culture-negative septic shock and culture-positive septic shock groups ([mean and SD Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II, 25.7 ± 8.3 vs 25.7 ± 8.1]; p = 0.723) as were serum lactate levels (3.0 [interquartile range, 1.7-6.1] vs 3.2 mmol/L [interquartile range, 1.8-5.9 mmol/L]; p = 0.366). As delays in the administration of appropriate antimicrobial therapy after the onset of hypotension increased, patients in both groups experienced congruent increases in overall hospital mortality: culture-negative septic shock (odds ratio, 1.56; 95% CI [1.47-1.66]; p < 0.0001) and culture-positive septic shock (odds ratio, 1.65; 95% CI [1.59-1.71]; p < 0.0001). CONCLUSIONS: Patients with culture-negative septic shock behave similarly to those with culture-positive septic shock in nearly all respects; early appropriate antimicrobial therapy appears to improve mortality. Early recognition and eradication of infection is the most obvious effective strategy to improve hospital survival.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».