Management of Patients With Sepsis in Canadian Community Emergency Departments: A Retrospective Multicenter Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a life-threatening syndrome and a leading cause of morbidity and mortality representing significant financial burden on the health-care system. Early identification and intervention is crucial to maximizing positive outcomes. We studied a quality improvement initiative with the aim of reviewing the initial management of patients with sepsis in Canadian community emergency departments, to identify areas for improving the delivery of sepsis care. We present a retrospective, multicenter, observational study during 2011 to 2015 in the community setting. METHODS: We collected data on baseline characteristics, clinical management metrics (triage-to-physician-assessment time, triage-to-lactate-drawn time, triage-to-antibiotic time, and volume of fluids administered within the first 6 hours of triage), and outcomes (intensive care unit [ICU] admission, in-hospital mortality) from a regional database. RESULTS: A total of 2056 patients were analyzed. The median triage-to-physician-assessment time was 50 minutes (interquartile range [IQR]: 25-104), triage-to-lactate-drawn time was 50 minutes (IQR: 63-94), and triage-to-antibiotics time was 129 minutes (IQR: 70-221). The median total amount of fluid administered within 6 hours of triage was 2.0 L (IQR: 1.5-3.0). The ICU admission rate was 36% and in-hospital mortality was 25%. We also observed a higher ICU admission rate (51% vs 24%) and in-hospital mortality (44% vs 14%) in those with higher lactate concentration (≥4 vs ≤2 mmol/L), independent of other sepsis-related parameters. CONCLUSION: Time-to-physician-assessment, time-to-lactate-drawn, time-to-antibiotics, and fluid resuscitation in community emergency departments could be improved. Future quality improvement interventions are required to optimize management of patients with sepsis. Elevated lactate concentration was also independently associated with ICU admission rate and in-hospital mortality rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».