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Enregistrement W2986806495 · doi:10.1136/thorax-2019-btsabstracts2019.18

S12 The changes in incidence and management of pleural empyema in England over the last decade

2019· article· en· W2986806495 sur OpenAlexaboutno aff
DT Arnold, FW Hamilton, TT Morris, Rupert Payne, Nick Maskell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmpyemaIncidence (geometry)EpidemiologyPneumoniaPediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Pleural empyema represents a significant healthcare burden due to extended hospital admissions and/or requirement for surgical intervention. Epidemiological studies from Europe and North America have shown a steady increase in incidence, especially in the elderly.<sup>1 2</sup> No epidemiological studies have been performed in England. This study aimed to assess changes in incidence and management of pleural empyema over the last 10 years. <h3>Methods</h3> Hospital Episode Statistics data was used to identify every patient admitted to an English hospital with pleural empyema (code J86), as well as all previously validated codes for viral influenza and pneumonia. Descriptive statistics were used to represent the change in empyema incidence, management and mortality. Linear regression analysis was used to compare the incidence of empyema with other respiratory infections. <h3>Results</h3> Between April 2008 and April 2018 there were 53,161 patients admitted with empyema. There was male predominance (67% vs 33%). The incidence of empyema has significantly increased from 4916 in 2008 to 7011 in 2017, see figure. There was seasonal variation with rates in the winter months increasing by a quarter. The median hospital length of stay in adults was 17 days (IQR 8 to 32). The proportion requiring surgery has remained stable (15.2%), but the proportion of open surgery has fallen. Mortality rates remain approximately 12–14% throughout the study period. Incidence correlates closely with rates of viral influenza (r=0.60) and was highest in the children and young adults during the 2010/2011 influenza season. <h3>Conclusion</h3> This is the first population level assessment of empyema incidence in this country. Rates of empyema admissions have steadily increased with a seasonal variation that may be related to influenza incidence. Results of linkage of the HES data to Public Health England influenza statistics will be presented at the conference. <h3>References</h3> Finley C, Clifton J, Fitzgerald JM, Yee J. Empyema: an increasing concern in Canada. <i>Can Respir J</i>. 2008;15(2):85–9. Farjah F, Symons RG, Krishnadasan B, Wood DE, Flum DR. Management of pleural space infections: a population-based analysis. <i>J Thorac Cardiovasc Surg</i>. 2007;133(2):346–51.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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