State of the Evidence for Emergency Medical Services Care of Adult Patients with Sepsis: An Analysis of Research from the Prehospital Evidence-Based Practice Program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Prehospital Evidence-Based Practice (PEP) program is an online, freely accessible, continuously updated emergency medical services evidence repository. This PEP summary describes the research evidence for the identification and management of adult patients with sepsis or septic shock. Methods A systematic search of the literature on sepsis or septic shock was conducted. Studies were scored by trained appraisers on a three-point level of evidence scale (based on study design and quality) and a three-point direction of evidence scale (supportive, neutral or opposing findings based on the studies’ primary outcome for each intervention). Results One hundred forty-three studies (80 existing and 63 new) were included for 16 interventions listed in PEP for adult patients with sepsis. The evidence matrix rank for supported interventions (n=16) were supportive-high quality (n=2, 12.5%) for crystalloid infusion and vasopressors, supportive-moderate quality (n=8, 50%) for identification tools, pre-notification, point-of-care lactate, titrated oxygen, temperature monitoring and balanced crystalloids. The benefit of pre-hospital antibiotics, colloids, Trendelenburg position and early goal-directed therapy remain inconclusive with a neutral direction of evidence. There is moderate level evidence opposing the use of high flow oxygen. Conclusion Several standard treatments are well supported by the evidence including fluid resuscitation, using balanced crystalloids, vasopressors and titrating oxygen. Tools for identifying and guiding treatment are also supported (eg. pre-notification, temperature monitoring and lactate). The evidence for antibiotic use is inconclusive. This PEP state of the evidence analysis can be used to guide selection of appropriate pre-hospital therapies during the development of pre-hospital protocols or clinical practice guidelines.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».