Resuscitation Strategies in Early Septic Shock: A Survey of Puerto Rico Intensive Care Physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Severe sepsis and Septic Shock may progress in the first hours after presentation and has been associated with an increased mortality. Prompt recognition and treatment of early septic shock (ESS) may improve survival. The purpose of our study was to describe the monitoring and management strategies of ESS, within Intensive Care Units (ICU) in Puerto Rico (PR). METHODS: In order to achieve our objective, a self-administered survey, previously validated by the Canadian Critical Care Trials Group, was administered to 25 physicians during a Critical Care Medicine (CCM) Meeting. Questions about usual monitoring and resuscitation end-points were administered. RESULTS: Most of the participants were affiliated to community hospitals (84%) and 92% were pulmonary or CCM specialists, with more than 15 years of working experience (80%). Monitoring devices and parameters mostly used by at least 85% of the respondents were: Oxygen Saturation, Foley catheters, Telemetry, Heart Rate, Blood Pressure, and Urinary Output. Intra-arterial lines and Central Venous Pressure were less used. Most use normal saline (96%), as the initial fluid of resuscitation. Only 24% would use inotropes to improve perfusion. CONCLUSION: Significant variability exists in the management of ESS among physicians in the ICU in PR. Compared to other studies, fewer physicians in PR use invasive monitoring techniques. These results highlight the need for quality education and training in CCM as well as continuing education in the field.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».