The effect of diabetes on burn patients: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyperglycemia during the acute phase after burn is associated with increased morbidity and mortality. There is little knowledge regarding the effect of pre-existing hyperglycemia in the form of diabetes on the outcomes after severe burns. The objective is to determine the impact of diabetes on clinical outcomes after burns. METHODS: Single-center cohort study where adult diabetic (n = 76) and non-diabetic (n = 1186) burn patients admitted between 2006 and 2016 were included. Diabetic patients were stratified into those with well-controlled diabetes (n = 24) and poorly controlled diabetes (n = 33) using a HbA1c of 7% as a cutoff; additionally, diabetics were divided into well-controlled glycemia (n = 47) and poorly controlled glycemia (n = 22) based on daily blood glucose measurements during hospitalization. RESULTS: On univariate analysis, diabetics had a significantly increased median length of stay per percent total body surface area burn (2.1 vs. 1.6 days; p = 0.0026) and a greater number of overall morbidity (1.39 ± 1.63 vs. 0.8 ± 1.24; p = 0.001). After adjustment for patient characteristics, diabetics were associated with significantly increased total morbidity (RR 1.5; 95% CI 1.1-1.9). At discharge, almost two thirds of diabetics needed an escalation of anti-diabetic medication and a quarter had newly developed insulin dependency. There were no differences in morbidity or mortality in the diabetic subgroups. CONCLUSIONS: Diabetics had a longer hospitalization and increased morbidity, regardless of the quality of their anti-diabetic therapy prior to injury. Additionally, diabetes in burn patients is associated with an increased risk of total morbidity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».