395 Predictors of Mortality in Patients with Necrotizing Fasciitis: A Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Necrotizing fasciitis (NF) is a life-threatening infectious disease that can result in significant morbidity and mortality. Previous work has identified older age, diabetes mellitus, renal impairment, cardiovascular disease, cirrhosis, low hemoglobin, lower platelets, elevated creatinine, admission to ICU and hospital length of stay. The objective of this study is to further examine the relationship of patient factors in NF mortality. This retrospective review examined patients ≥ 18 years old diagnosed with NF at one of the two regional referral centres from 2004–2016 in one province. The following was examined: demographics, comorbidities, laboratory values and length of stay. 321 patients satisfied the inclusion criteria: 278 survived and were discharged, 43 died in hospital. Using multivariate analysis, age >60, age > 60, elevated creatinine, abnormal platelets and presence of GABS infection were significant predictors for mortality in NF patients. Multiple factors were associated with mortality in NF. The strongest association with mortality in multivariate analysis was age > 60, elevated creatinine, abnormal platelets and presence of GABS infection. Identification of risk factors for mortality in NF may improve treatment of these patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».