Predictors of mortality for patients admitted to the intensive care unit with obstructing septic stones
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients diagnosed with septic stone are at significant risk of morbidity and mortality should source control through drainage be delayed, and they are often admitted to intensive care units (ICU) for hemodynamic support. The purpose of this study was to determine patient factors that may predict mortality in patients admitted to ICU with septic stone, particularly whether rural patients at a greater distance from a tertiary care center were at greater risk of mortality given the inherent delay in intervention. METHODS: The Manitoba Intensive Care Unit prospective registry began in 1999 and includes all patients admitted to ICU across Manitoba. Baseline characteristics, such as age, gender, vital signs, creatinine, Charlson comorbidity index (CCI), mortality outcomes, and location of residency were obtained for those admitted to ICU for septic stone. Association between death and clinical/demographic variables was performed with adjusted multivariable logistical regression analysis. RESULTS: A total of 342 patients admitted to the ICU were analyzed, with a mean age of 63.5±15.5 years. Baseline characteristics were similar between groups (p>0.05). On multivariable adjusted logistical regression, the presence of acute kidney injury (AKI) (p<0.001) and intubation (p<0.001) were associated with mortality. There was no difference in mortality attributable to location of residency, vital signs, or CCI. CONCLUSIONS: Among patients admitted to the ICU for septic stones in Manitoba, we demonstrate an association between AKI and intubation with mortality. Other factors, such as whether patients were from a rural region and baseline patient characteristics, were not predictive of mortality.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».