Potential mortality and cost reduction in adult severe sepsis and septic shock through the use of an innovative fluid delivery device
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While early fluid resuscitation has been shown to significantly improve health and economic metrics in septic shock, providers are often unable to achieve fluid delivery guidelines using current techniques. PURPOSE: To examine expected clinical and economic consequences of more consistent achievement of fluid resuscitation guidelines through use of a novel fluid delivery technology. PATIENTS AND METHODS: A decision analytic model was developed to compare expected costs and outcomes associated with the standard technique vs a novel, faster technique for rapid fluid resuscitation in adult patients with severe sepsis or septic shock. RESULTS: Use of an innovative fluid delivery device (LifeFlow) resulted in lower expected mortality compared to standard intravenous fluid delivery methods (reduction of 10 fewer deaths per 500 cases). Compared to standard methods, use of the innovative rapid fluid delivery device also resulted in lower expected hospital costs (US$1,569,131 cost reduction per 500 cases), a lower required use of mechanical ventilation (24% vs 31%), decreased average length of stay (11 vs 13 days), decreased average intensive care unit length of stay (2 vs 3 days), and decreased use of vasopressors (17% vs 21%). A sensitivity analysis showed that utilization of the rapid fluid delivery device is more cost-effective than standard methods, even under the most conservative assumptions. CONCLUSION: Based on existing data supporting the importance of early, controlled fluid resuscitation in septic shock patients, the analytical model developed in this study demonstrated the benefit of a novel device that facilitates earlier fluid bolus completion and better adherence to sepsis bundles.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».