Rules of anti-infection therapy for sepsis and septic shock
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sepsis is a deadly infection that causes injury to tissues and organs. Infection and anti-infective treatment are the eternal themes of sepsis. The successful control of infection is a key factor of resuscitation for sepsis and septic shock. This review examines evidence for the treatment of sepsis. This evidence is combined with clinical experiments to reveal the rules and a standard flowchart of anti-infection therapy for sepsis. DATA SOURCES: We retrieved information from the PubMed database up to October 2018 using various search terms and their combinations, including sepsis, septic shock, infection, antibiotics, and anti-infection. STUDY SELECTION: We included data from peer-reviewed journals printed in English on the relationships between infections and antibiotics. RESULTS: By combining the literature review and clinical experience, we propose a 6Rs rule for sepsis and septic shock management: right patients, right time, right target, right antibiotics, right dose, and right source control. This rule encompasses rational decisions regarding the timing of treatment, the identification of the correct pathogen, the selection of appropriate antibiotics, the formulation of a scientifically based antibiotic dosage regimen, and the adequate control of infectious foci. CONCLUSIONS: This review highlights how to recognize and treat sepsis and septic shock and provides rules and a standard flowchart for anti-infection therapy for sepsis and septic shock for use in the clinical setting.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle