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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».