EVALUATING SEPSIS CRITERIA IN DETECTING ALTERATIONS IN CLINICAL, METABOLIC, AND INFLAMMATORY PARAMETERS IN BURN PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Sepsis has become the leading cause of death in burn patients. Furthermore, sepsis and septic complications result in significant morbidities and longer hospitalization, which has profound impacts on the healthcare system. Despite this, sepsis in burn patients is surprisingly poorly understood and characterized. This retrospective, single-institution cohort study aimed to increase our understanding of the septic response after burns. We hypothesized that different sepsis definitions will results in distinctive septic trajectories and biochemical patterns after injury. Sepsis was defined by our burn center-specific prospective definition, the American Burn Association criteria, Sepsis-3 criteria, and the Mann-Salinas criteria. Applying these definitions, we compared clinical, metabolic, and inflammatory markers in septic and nonseptic burn patients. We found that the Sepsis-3 criteria are the most reliable screening tool used before clinical diagnoses for detecting sepsis trajectories and biochemical patterns. Moreover, we characterized distinct temporal alterations in biomarkers during the pre- and post-septic periods in burn patients, which may be incorporated into future sepsis definitions to improve the accuracy of a sepsis diagnosis in burn patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».