Meeting the Challenges of Sepsis in Severe Coronavirus Disease 2019: A Call to Arms
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is a life-threatening organ dysfunction that is caused by a dysregulated host response to infection. Sepsis may be caused by bacterial, fungal, or viral pathogens. The clinical manifestations exhibited by patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19)-related sepsis overlap with those exhibited by patients with sepsis from secondary bacterial or fungal infections and can include an altered mental status, dyspnea, reduced urine output, tachycardia, and hypotension. Critically ill patients hospitalized with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infections have increased risk for secondary bacterial and fungal infections. The same risk factors that may predispose to sepsis and poor outcome from bloodstream infections (BSIs) converge in patients with severe COVID-19. Current diagnostic standards for distinguishing between (1) patients who are critically ill, septic, and have COVID-19 and (2) patients with sepsis from other causes leave healthcare providers with 2 suboptimal choices. The first choice is to empirically administer broad-spectrum, antimicrobial therapy for what may or may not be sepsis. Such treatment may not only be ineffective and inappropriate, but it also has the potential to cause harm. The development of better methods to identify and characterize antimicrobial susceptibility will guide more accurate therapeutic interventions and reduce the evolution of new antibiotic-resistant strains. The ideal diagnostic test should (1) be rapid and reliable, (2) have a lower limit of detection than blood culture, and (3) be able to detect a specific organism and drug sensitivity directly from a clinical specimen. Rapid direct detection of antimicrobial-resistant pathogens would allow targeted therapy and result in improved outcomes in patients with severe COVID-19 and sepsis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».