408 The Effect of Hypoglycemia and Glucose Control on Patient Outcomes after Burn Injury
Notice bibliographique
Résumé
Burn injuries are associated with an increase in glucose production and insulin resistance. Hypermetabolism causes further protein catabolism that feeds into gluconeogenesis, thus exacerbating the hyperglycemic state. The purpose of this study is to better understand how hypoglycemia can affect patient outcomes in burn injuries, and what effect glucose control has on these outcomes. This is a retrospective study from patients admitted between 2006 and 2016. Inclusion criteria included adult (≥18 years) patients with ≥ 15% total body surface area (TBSA) burn and at least one glucose measurement. Data included demographics, point-of-care-testing (POCT) glucose levels, laboratory glucose measures, insulin administration, and oral anti-diabetic drugs (metformin). These values were collected for the first thirty days post-injury. Patients were grouped based on their lowest glucose measure and stratified into hypoglycemic and normoglycemic. There were 438 patients included, with 83 patients in the hypoglycemic and 355 patients in the normoglycemic in the group. Overall mean TBSA was 29% ± 15%. There was a significant difference in mean age, injury severity, and TBSA (p<0.05). Median length of stay was significantly increased in the hypoglycemic group: 53 (30-80) vs. 22 (16-37) days (p<0.0001). A significantly greater proportion of patients in the hypoglycemic group did not survive (33% vs. 10%; p<0.0001). Episodes of hypoglycemia in hospital is associated with poor clinical outcomes when adjusted for injury severity. However, maintaining adequate glucose control in the acute care setting is imperative. Greater use of strategies to minimize hypoglycemia is necessary.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».