Fluid Overload and Risk of Mortality in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluid overload (FO) is a condition present in critical care units, and it is associated with clinical complications and worse outcomes for severe patients. OBJECTIVE: The aim of this study was to verify if FO is a risk factor for mortality in critically ill patients. METHODS: Retrospective study performed in a Brazilian intensive care unit, from January to March 2016, with patients older than 18 years and hospitalized for more than 24 hours. Demographic and clinical data, as well as fluid balance and overload, were analyzed to verify the risk factors for mortality. A logistic regression model was elaborated, and significance was set at P < .05. RESULTS: There were 158 patients included, of which only 13 (8.2%) presented FO. Mortality was verified in individuals 30 (18.9%), of whom only 7 (23.3%) developed FO, which was lower in survivors 6 (4.9%), P = .001. In the simple regression model, the FO was significant (odds ratio [OR], 6.23; 95% confidence interval [CI], 2.04-19.53), P = .001. However, in the multiple regression model, there were significant findings only for mechanical ventilation (OR, 5.86; 95% CI, 2.10-18.12, P = .001), acute kidney injury (OR, 4.05; 95% CI, 1.53-11; P = .001), and noradrenaline (OR, 3.85; 95% CI, 1.01-9.51; P = .041); FO was not significant (OR, 3.68; 95% CI, 0.91-15.55; P = .069). CONCLUSION: Fluid overload is higher in patients who died. Therefore, it was not considered a risk factor for mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».