Changes in immune indicators and bacteriologic profile were associated with patients with ventilator-associated pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to explore and identify ventilator-associated pneumonia (VAP)-related prognostic immune factors and further detect the drug-resistant pathogens to establish the theoretical guidance for clinical prevention and treatment strategies of VAP. A total of 478 patients using ventilator who were hospitalized in July 2014 to November 2016 in our hospital were enrolled in this study. About 103 patients with VAP (21.5%, 103/478) among 478 cases of patients using ventilator. Among the 103 patients with VAP, the distribution of pathogenic bacteria and drug resistance in patients with VAP were detected and analyzed. In the VAP group, 35 patients died and 43 patients had simultaneous sepsis. Compared with those of non-VAP group, the proportion of CD3 (P = .012), CD3CD4 (P = .024) and CD8CD28 ( P = .017) T cells in VAP group increased significantly, which indicated more severe immune response. Multivariate regression model analysis revealed that tracheotomy of mechanical ventilation (P = .013), mechanical ventilation time ≥7 days (P = .02) and aspiration and reflux (P = .011) were independent risk factors associated with VAP. According to the results of bacterial culture and drug sensitivity test, rational selection of antibiotics and monitoring of patients within intensive care unit can effectively control the incidence of VAP and improve the prognosis of 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».