Sepsis in Traumatic Brain Injury: Epidemiology and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of death and disability. Risk factors for in-hospital mortality include older age, co-morbidity, and TBI severity. Few studies have investigated the role of sepsis in individuals with TBI. METHODS: We studied adult patients with TBI admitted to intensive care over a 5-year period. Patient characteristics were identified by linking clinical and administrative databases. Charts of individuals with TBI and sepsis were manually reviewed. Predictors of ICU and hospital mortality were identified using logistic regression modeling. RESULTS: Four hundred eighty-six individuals with TBI were admitted to intensive care. Sixteen (3.3%) developed sepsis. Pneumonia was the most common source (94%). Staphylococcus aureus was the most common pathogen (75%). ICU lengths of stay (LOS) (12.2 days [interquartile range (IQR) 4.4-23.5] versus 3.7 days [IQR 1.7-8.2]; p < 0.001) and hospital LOS (28.0 days [IQR 11.8-41.4] versus 15.3 days [IQR 5.0-30.9]; p = 0.017) were longer in patients with TBI and sepsis. Sepsis was not associated with ICU (adjusted odds ratio [aOR] 0.51; 95%CI 0.12-2.27; p = 0.38) or hospital (aOR 0.78; 95% CI 0.21-2.96; p = 0.78) mortality, though age (aOR 1.02; 95% CI 1.00-1.04; p = 0.014 for hospital mortality), severe TBI (aOR 3.71; 95% CI 1.52-9.08; p = 0.004 for ICU mortality and 4.10; 95% CI 1.95-8.65; p < 0.001 for hospital mortality), and APACHE II score (aOR 1.19; 95% CI 1.11-1.28; p < 0.001 for ICU mortality and 1.22; 95% CI 1.14-1.31; p < 0.001 for hospital mortality) were. CONCLUSION: Sepsis in patients with TBI was not associated with mortality; however, sepsis was associated with increased health care utilization (ICU and hospital LOS).
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».