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Enregistrement W3151248387 · doi:10.1093/jbcr/irab032.313

667 Necrotizing Soft Tissue Infection Within 48 Hours Post-Scald Burn: A Rare Presentation

2021· article· en· W3151248387 sur OpenAlexaff
Luis E Meza, Sarah Rehou, Courtney H Grotski, Shahriar Shahrohki

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgerySoft tissueDebridement (dental)ResuscitationContext (archaeology)Necrotic tissueFasciotomySepsisAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction We report a case of a patient with a burn injury who developed a devastating necrotizing soft tissue infection (NSTI) early in the post-burn period. Methods An elderly male was admitted to an ABA verified burn centre after sustaining a 20% scald burn to his back and right upper extremity. He was found in the bathtub; a fall was suspected based on his history of Parkinson’s disease and a finding of bruising to his bilateral knees. Initially, his hospital course was uneventful apart from an elevated creatine kinase, which decreased with adequate resuscitation without signs or symptoms of compartment syndrome. Thirty-six hours following his admission, he developed rapid onset of progressively worsening renal function, respiratory requiring intubation, mechanical ventilation, and circulatory failure requiring vasopressor support. After ruling out other causes of shock and upon re-examination of his burns there were clinical signs of a rapidly advancing necrotizing soft tissue infection. He was taken urgently to the operating room for aggressive debridement of nonviable tissue. He underwent a right shoulder disarticulation and extensive debridement of the right chest, abdomen, and back. Intra-operative tissue samples and preoperative blood cultures were positive for Group A Streptococcus. The patient was predicted to require multiple operations and a prolonged hospital stay. Despite these interventions, his prognosis was poor. The family and the treatment team, in the context of the patient’s previous independent functioning, revised his goals of care on his first post-operative day. Life-sustaining treatment was withdrawn, and comfort care measures were implemented. The patient passed away two days later. Results We report a case of a patient with a burn injury who developed a devastating NSTI early in the post-burn period within 36–48 hours of presentation to a burn center. Soft-tissue infections in the immediate post-burn period are rare unless there is subsequent contamination. Burned tissue contains a large amount of necrotic tissue and protein-rich wound exudate, which provides a rich growth medium for bacteria. This, in addition to the immunosuppression secondary to the burn insult, favors the development of infection. NSTI in the context of thermal injury is a rare phenomenon and in the few reported cases in burn patients, necrotizing infections occurred closer to two weeks following the initial injury. Conclusions Necrotizing soft tissue infections are entities with a rapid and devastating course. The diagnosis is challenging, and occlusive dressings may contribute to a delay in diagnosis in burns. Acute hemodynamic compromise without any obvious cause should raise the suspicion for a necrotizing soft tissue infection and lead to early exposure of wounds in burn patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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