The Effect of Body Temperature Changes on the Course of Treatment in Patients With Pneumonia and Sepsis: Results of an Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Traditionally, patients who are critically ill with infection and fever have been treated with antipyretics or even physically cooled. Presumed benefits of the reduction of body temperature are mostly based on decreased metabolic demands. However, it has been shown that decreasing body temperature in patients who are critically ill is not associated with improvement in treatment outcomes. Additionally, there is some data to support the use of temperature modulation (therapeutic hyperthermia) as an adjuvant treatment strategy in patients with infection. Objective This study aims to determine the effect of body temperature on the course of intensive care unit (ICU) treatment of patients who are mechanically ventilated with pneumonia, sepsis, and positive tracheal aspirates on admission. Methods We performed a single-center retrospective study. Core body temperature was measured in all patients. We analyzed associations between average temperatures in the first 48 hours after admission to ICU and ICU treatment parameters. Additionally, patients were divided into three groups: patients with negative tracheal aspirates 1 week after ICU admission (P-N group), patients with a different pathogen in tracheal aspirates 1 week after ICU admission (P-HAP group), and patients with a persisting pathogen in tracheal aspirates 1 week after ICU admission (P-P group). Differences in body temperature and interventions aimed at temperature modulation were determined. Results We observed a significantly higher average temperature in the first 48 hours after admission to ICU in patients who survived to hospital discharge compared to nonsurvivors (mean 37.2 °C, SD 1 °C vs mean 36.9 °C, SD 1.6 °C; P=.04). We observed no associations between average temperatures in the first 48 hours after ICU admission and days of mechanical ventilation in the first 7 days of treatment (ρ=–0.090; P=.30), the average maximum daily requirement for noradrenaline in the first 7 days of treatment (ρ=–0.029; P=.80), average maximum FiO2 in the first 7 days of ICU treatment (ρ=0.040; P=.70), and requirement for renal replacement therapy in the first 7 days of ICU treatment (mean 37.3 °C, SD 1.4 °C vs mean 37.0 °C, SD 1.3 °C; P=.23). In an additional analysis, we observed a significantly greater use of paracetamol in the P-N group (mean 1.0, SD 1.1 g vs mean 0.4, SD 0.7 g vs mean 0.4, SD 0.8 g; P=.009), a trend toward greater use of active cooling in the first 24 hours after ICU admission in the P-N group (n=11, 44% vs n=14, 33.3% vs n=16, 32%; P=.57), and no other significant differences in parameters of ICU treatment between patient groups. Conclusions We observed better survival in patients who developed higher body temperatures in the first 48 hours after admission to the ICU; however, we observed no changes in other treatment parameters. Similarly, we observed greater use of paracetamol in patients with negative tracheal aspirates 1 week after ICU admission. Our results support the strategy of temperature tolerance in patients who are intubated with pneumonia and sepsis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».