Protokole Dayalı Tedavinin Ağır Sepsis Mortalitesi Üzerine Etkisi
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Protokole dayalı tedavinin ağır sepsis mortalitesi üzerine etkisi ve bu protokole uyumun incelenmesi amaçlandı. Hastalar ve Yöntem: Ağır sepsis ve septik şok hastalarının tedavilerine yol göstermek amacı ile kanıta dayalı sepsis tedavi rehberine dayanılarak ‘Ağır Sepsis Tedavi Protokolü’ geliştirildi. Çalışmaya başlamadan önce tüm yoğun bakım çalışanlarına sepsisin tanı kriterleri ve ağır sepsis tedavi protokolü hakkında (Ek 1) bilgi verildi. Yoğun Bakım Ünitesinde 2003-2004 yılları arasında tedavi gören 148 ağır sepsis ve septik şok hastası geriye dönük olarak yaş, APACE II ve SOFA skorları, infeksiyon odağı ve organ yetersizlikleri ve mortalite açısından incelendi. Bu hastalar retrospektif çalışma grubumuzu (RG) oluşturdu. Prospektif grup (PG) ise, Haziran 2005- Haziran 2006 tarihleri arasında aynı yoğun bakım ünitesinde, Ağır Sepsis Tedavi Protokolü uygulanarak tedavi gören 62 ağır sepsis ve septik şok hastalarından oluşturuldu. Protokole dayalı tedavi uygulanan PG grubunda gözlemlenen mortalite oranı, RG grubu ile karşılaştırıldı. PG grubunda ilk 6 saatlik ve 24 saatlik tedavi demetlerindeki protokole uyum incelendi. Bulgular: Prospektif grupta mortalite oranı daha düşüktü; fakat bu fark istatistiksel olarak anlamlı saptanmadı. İlk 6 saatlik tedavi demetinde protokole uyum ortalama %84,4, 24 saatlik tedavi demetinde ise %59,5 olarak bulundu. Sonuç: Protokole dayalı tedavinin, ağır sepsis ve septik şok hastalarında, ölüm oranını düşürdüğü kanaatindeyiz. (Türk Yoğun Bakım Derneği Dergisi 2011; 9: 90-8)
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».