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Enregistrement W3005096248 · doi:10.1097/pec.0000000000002043

Early Recognition and Emergency Treatment of Sepsis and Septic Shock in Children

2020· review· en· W3005096248 sur OpenAlexaff
Kristel W.E. Hilarius, Peter Skippen, Niranjan Kissoon

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Children's HospitalChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSeptic shockSepsisIntensive careIntensive care medicineShock (circulatory)Severe sepsisMedical emergencyEmergency medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early diagnosis and treatment of sepsis and septic shock in children results in improved outcomes. However, diagnosis is hampered by lack of specific diagnostic tests and relies on the recognition of the alterations of vital signs and protean systemic manifestations associated with infections, signs that mimic many critical illnesses. As a result, the early diagnosis of sepsis is usually presumptive and is based on the suspicion or presence of an infection in combination with the systemic changes. Suspicion should be heightened in vulnerable risk groups such as those with immune compromise due to underlying disease or medication use. Thus, on many occasions, treatment of sepsis is initiated on clinical suspicion pending the outcomes of ongoing evaluations and laboratory findings.What is of relevance to the emergency clinicians is the initial recognition, resuscitation, and treatment in the first few hours of presentation. To best accomplish these tasks, contemporary guidelines suggest that the use of a "recognition bundle" containing a trigger tool for rapid identification, a "resuscitation and stabilization bundle" to enable adherence to best practice, and a "performance bundle" to identify and overcome barriers to best practice be used.Although there are no universally acceptable tools to accomplish these tasks, the various iterations used in quality improvement initiatives have consistently demonstrated better care processes and outcomes. In this article, we outline the contemporary approach to sepsis in the first hours after presentation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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