205 Diagnosis of Sepsis in Steven’s-Johnson Syndrome and Toxic Epidermal Necrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Standard criteria used to diagnose sepsis in patients with burns does not necessarily apply to the SJS/TEN population in clinical settings. Therefore, the goal of this study was to review all SJS/TEN admissions to a provincial burn centre and assess the number of patients that had a diagnosis of sepsis using the Sepsis-3 guidelines. We included all patients admitted with a confirmed diagnosis of SJS/TEN to our burn centre from 2006–2018. Outcomes included a confirmed diagnosis of sepsis as defined by the sepsis-3 criteria, time to antibiotics, complications during hospital stay, length of stay, and mortality. A total of 42 patients were included. Mean age was 53 ± 20 years, 15 (36%) were male, and patients presented within median 8 (4–14) days of initial presentation of symptoms. The average SCORe of Toxic Epidermal Necrosis (SCORTEN) Scale on admission was 4.4 ± 1.6. Fifteen (36%) of patients had clinical documentation of sepsis. Of those with clinically documented sepsis, 80% had a positive blood culture. In the non-septic 27 patients, 33% had a positive blood culture. Nine patients (20%) died in hospital. Clinical diagnosis of sepsis in the SJS/TEN population is complicated by similarities in the clinical manifestation of infection. Use of definitions like the sepsis-3 criteria could facilitate consistency amongst clinicians and centres. The onset of sepsis and time to treatment may be impacted by increased awareness of the early signs and symptoms of SJS/TEN itself and transfer to a specialized referral centre.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».