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Enregistrement W4380480619 · doi:10.1001/jama.2023.7560

Fluid Therapy for Critically Ill Adults With Sepsis

2023· review· en· W4380480619 sur OpenAlexaff
Fernando G. Zampieri, Sean M. Bagshaw, Matthew W. Semler

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineSepsisSeptic shockResuscitationIntensive care unitIntravascular volume statusSurviving Sepsis CampaignCentral venous pressureAnesthesiaIntensive careRandomized controlled trialShock (circulatory)Intensive care medicinePerfusionBlood pressureInotropeHemodynamicsSurgeryInternal medicineHeart rateSevere sepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Approximately 20% to 30% of patients admitted to an intensive care unit have sepsis. While fluid therapy typically begins in the emergency department, intravenous fluids in the intensive care unit are an essential component of therapy for sepsis. Observations: For patients with sepsis, intravenous fluid can increase cardiac output and blood pressure, maintain or increase intravascular fluid volume, and deliver medications. Fluid therapy can be conceptualized as 4 overlapping phases from early illness through resolution of sepsis: resuscitation (rapid fluid administered to restore perfusion); optimization (the risks and benefits of additional fluids to treat shock and ensure organ perfusion are evaluated); stabilization (fluid therapy is used only when there is a signal of fluid responsiveness); and evacuation (excess fluid accumulated during treatment of critical illness is eliminated). Among 3723 patients with sepsis who received 1 to 2 L of fluid, 3 randomized clinical trials (RCTs) reported that goal-directed therapy administering fluid boluses to attain a central venous pressure of 8 to 12 mm Hg, vasopressors to attain a mean arterial blood pressure of 65 to 90 mm Hg, and red blood cell transfusions or inotropes to attain a central venous oxygen saturation of at least 70% did not decrease mortality compared with unstructured clinical care (24.9% vs 25.4%; P = .68). Among 1563 patients with sepsis and hypotension who received 1 L of fluid, an RCT reported that favoring vasopressor treatment did not improve mortality compared with further fluid administration (14.0% vs 14.9%; P = .61). Another RCT reported that among 1554 patients in the intensive care unit with septic shock treated with at least 1 L of fluid compared with more liberal fluid administration, restricting fluid administration in the absence of severe hypoperfusion did not reduce mortality (42.3% vs 42.1%; P = .96). An RCT of 1000 patients with acute respiratory distress during the evacuation phase reported that limiting fluid administration and administering diuretics improved the number of days alive without mechanical ventilation compared with fluid treatment to attain higher intracardiac pressure (14.6 vs 12.1 days; P < .001), and it reported that hydroxyethyl starch significantly increased the incidence of kidney replacement therapy compared with saline (7.0% vs 5.8%; P = .04), Ringer lactate, or Ringer acetate. Conclusions and Relevance: Fluids are an important component of treating patients who are critically ill with sepsis. Although optimal fluid management in patients with sepsis remains uncertain, clinicians should consider the risks and benefits of fluid administration in each phase of critical illness, avoid use of hydroxyethyl starch, and facilitate fluid removal for patients recovering from acute respiratory distress syndrome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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