Predictors of Mortality in Patients With Necrotizing Fasciitis: A Literature Review and Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Necrotizing fasciitis (NF) is a life-threatening infectious disease that can result in significant morbidity and mortality. Previously identified factors have not been verified in a large population. The objective of this study is to further examine the relationship of patient factors in NF mortality. Methods: This study is a retrospective review on patients ≥18 years old diagnosed with NF at the provincial referral centres from 2004 to 2016. The following data were examined: demographics, comorbidities, laboratory values, length of stay, and inhospital mortality. Results: Three hundred forty patients satisfied the inclusion criteria: 297 survived and were discharged, 43 died in hospital. In multivariate analysis, a prognostic model for NF mortality identified age >60 years, elevated creatinine, abnormal blood platelets, and group A β-hemolytic Streptococcus (GABS) infection. Conclusions: Multiple factors were associated with mortality in NF. The strongest univariate association with mortality was age >60 years. In addition, a history of hypertension and/or dyslipidemia, renal disease, and the presence of GABS contributed to a predictive model for inhospital NF 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».