Challenges and Solutions in translating sepsis guidelines into practice in resource-limited settings
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis and septic shock are major contributors to the global burden of disease, with a large proportion of patients and deaths with sepsis estimated to occur in low- and middle-income countries (LMICs). There are numerous barriers to reducing the large global burden of sepsis including challenges in quantifying attributable morbidity and mortality, poverty, inadequate awareness, health inequity, under-resourced public health, and low-resilient acute health care delivery systems. Context-specific approaches to this significant problem are necessary on account of important differences in populations at-risk, the nature of infecting pathogens, and the healthcare capacity to manage sepsis in LMIC. We review these challenges and propose an outline of some solutions to tackle them which include strengthening the healthcare systems, accurate and early identification of sepsis the need for inclusive research and context-specific treatment guidelines, and advocacy. Specifically, strengthening pediatric intensive care units (PICU) services can effectively treat the life-threatening complications of common diseases, such as diarrhoea, respiratory infections, severe malaria, and dengue, thereby improving the quality of pediatric care overall without the need for expensive interventions. A thoughtful approach to developing paediatric intensive care services in LMICs begins with basic fundamentals: training healthcare providers in knowledge and skills, selecting effective equipment that is resource-appropriate, and having an enabling leadership to provide location-appropriate care. These basics, if built in sustainable manner, have the potential to permit an efficient pediatric critical care service to be established that can significantly improve sepsis and other critical care outcomes.
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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 | 0,203 | 0,475 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,027 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».