Adequacy of probabilistic prehospital antibiotic therapy for septic shock
Notice bibliographique
Résumé
Background Guidelines on sepsis management recommend early recognition, diagnosis and treatment, especially early antibiotic therapy (ABT) administration in order to reduce septic shock (SS) mortality. However, the adequacy of probabilistic prehospital ABT remains unknown. Methods From May 2016 to March 2021, all consecutive patients with SS cared for by a prehospital mICU intervention were retrospectively analyzed. Results Among 386 patients retrospectively analyzed, 119 (33%) received probabilistic prehospital ABT, among which 74% received a 3rd generation cephalosporin : 31% cefotaxime and 42% ceftriaxone . No patient had a serious adverse effect related to ABT administration. Overall mortality rate on day-30 was 29%. Among the 119 patients with prehospital ABT, bacteriological identification was obtained for 81 (68%) patients with adequate prehospital ABT for 65 patients (80%) of which 10 (15%) deceased on day-30. Conversely, among the 16 (20%) patients with inadequate prehospital ABT, 9 patients (56%) were deceased on day-30. Prehospital adequate ABT was significantly different between alive and deceased patients on day-30 ( p = 4.10 −3 ). After propensity score matching , a significant association between adequate prehospital ABT administration and day-30 mortality was observed (aOR = 0.09 [0.01–0.47]). Inverse probability treatment weighting with multivariable logistic regression reported a day-30 mortality decrease in the adequate prehospital ABT group: aOR = 0.70 [0.53–0.93]. Conclusions Among SS cared for by a mICU, probabilistic prehospital ABT is adequate most of the time and associated with a day-30 mortality decrease. Further prospective studies are needed to confirm these results and the weight of prehospital ABT in the prehospital bundle of care for SS.
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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 | 0,003 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».