Outcomes among critically ill adults with influenza infection
Notice bibliographique
Résumé
Background: Influenza infection is a major cause of mortality in critical care units. Methods: Data on critically ill adult patients with influenza infection from 2014 to 2019 were retrospectively collected, including mortality and critical care resource utilization. Independent predictors of mortality were identified using Cox regression. Results: One hundred thirty patients with confirmed influenza infection had a mean age of 56 (SD 16) years; 72 (55%) were male. Mean Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE II) score was 22 (SD 9). One hundred eight (83%) patients had influenza A (46% H1N1pdm09, 33% H3N2); 21 (16%) had influenza B. Fifty-five (42%) patients had bacterial co-infection. Only 5 (4%) had fungal co-infection. One hundred eight (83%) patients required mechanical ventilation; 94 (72%), vasopressor support; 26 (20%), continuous renal replacement therapy (CRRT); and 11 (9%), extracorporeal membrane oxygenation. One hundred twenty one (93%) patients received antiviral therapy (median 5 d). Thirty-day mortality was 23%. Patients who received antiviral treatment were more likely to survive with an adjusted hazard ratio (aHR) of 0.15 (95% CI 0.04 to 0.51, p = 0.003). Other independent predictors of mortality were the need for CRRT (aHR 2.48, 95% CI 1.14 to 5.43, p = 0.023), higher APACHE II score (aHR 1.08, 95% CI 1.02 to 1.14, p = 0.011), and influenza A (aHR 7.10, 95% CI 1.37 to 36.8, p = 0.020) compared with influenza B infection. Conclusions: Among critically ill influenza patients, antiviral therapy was independently associated with survival. CRRT, higher severity of illness, and influenza A infection were associated with 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».