Demographic Undertones for Sepsis Mortality in a Community-Based Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis continues to take main stage in healthcare. Therefore, it remains crucial to elucidate contributors to sepsis mortality. The aim of this study is to determine the impact of race, insurance type, and code status on sepsis mortality in a community health system. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of inpatient adults of any sex, race, and insurance type with a diagnosis of sepsis, severe sepsis, septic shock, or pneumonia. RESULTS: We included 913 patients, with an average age of 69 years for expired patients and 62 years for non-expiring patients (P < 0.0001). After controlling for other variables, patients who presented as comfort care arrest were 4.3 (95% confidence interval (CI): 1.8 to 9.9, P = 0.0007) times more likely to have died than full code patients. Those who were comfort care only were 10.6 (95% CI: 0.8 to 140.6, P = 0.0741) times more likely to have died than the full code, although this was not statistically significant. CONCLUSIONS: The results suggest that patients who are comfort care arrest have an increased risk of sepsis mortality. The results show no impact of insurance type or race on sepsis mortality, which is in contrast to some existing literature. The study suggests that institutions may need to investigate internal variables related to sepsis 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».