Skin mottling score and capillary refill time to assess mortality of septic shock since pre-hospital setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The early identification of septic shock patients at high risk of poor outcome is essential to early initiate optimal treatments and to decide on hospital admission. Biomarkers are often used to evaluate the severity. In prehospital settings, the availability of biomarkers, such as lactate, is restricted. In this context, clinical tools such as skin mottling score (SMS) and capillary refill time (CRT) are more suitable. In this study, we describe prehospital SMS and CRT's ability to predict mortality of patients with septic shock initially cared in the prehospital setting by a mobile intensive care unit. METHODS: Patients with septic shock who received prehospital medical care admitted to the intensive care unit were retrospectively analyzed. RESULTS: Sixty-three patients were included. The origin of sepsis was mainly pulmonary (67%). Overall mortality reached 36%. No significant difference was observed in the duration of prehospital medical care between alive and deceased patients. Mean prehospital value of SMS was 3 ± 2 and mean prehospital value of CRT was 5 ± 1 s. A significant association was found between mortality and prehospital SMS (p = 0.02, OR[CI95] = 1.50 [1.08-2.15]) and prehospital CRT (p = 0.04, OR[CI95] = 1.53 [1.04-2.37]). After adjusting for confounding factors using propensity score, the relative risk of death was 6.58 for SMS > 2 and 2.03 for CRT > 4 s. CONCLUSION: In this study, we report an association between prehospital SMS and CRT, and mortality of patients with septic shock. SMS and CRT are simple tools that could be used to optimize the triage and to decide early intensive care admission.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».