Ventilator-associated pneumonia in critically ill patients with subarachnoid haemorrhage: single-centre experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Wprowadzenie Potrzeba przedłużonej wentylacji mechanicznej u pacjentów z krwotokiem podpajęczynówkowym (SAH) zwiększa ryzyko rozwoju zapalenia płuc związanego z wentylacją mechaniczną (VAP). Cel pracy Ocena częstości występowania VAP i określenie jego czynników etiologicznych. Materiał i metody Grupa badana składała się z 58 krytycznie chorych pacjentów leczonych od stycznia 2019 do października 2021 roku. Zebrano dane demograficzne i kliniczne, w tym sposób pobrania materiału z dróg oddechowych, wyniki badań laboratoryjnych i mikrobiologicznych. Wyniki Ponad 97% pacjentów zostało zaintubowanych w dniu przyjęcia na OIT. Mediana czasu trwania wentylacji mechanicznej wynosiła 8 dni (IQR: 3–19). Przy przyjęciu pobrano 47 próbek mikrobiologicznych z dróg oddechowych (39 aspiratów dotchawiczych, 8 popłuczyn oskrzelowo-płucnych), z których 26 (55%) stanowiło florę fizjologiczną. W kolejnych dniach VAP zdiagnozowano u 9 spośród 47 pacjentów (19%). Mediana czasu od przyjęcia do rozpoznania wynosiła 3,5 dnia (IQR: 3–4,5). Gatunki wielolekooporne stwierdzono u 3 pacjentów (K. pneumoniae ESBL+). Śmiertelność wewnątrzszpitalna wśród pacjentów z VAP kształtowała się na poziomie 62%. Żaden z pacjentów z SAH i VAP nie został odłączony od respiratora. Wnioski U pacjentów z SAH często występuje VAP o wczesnym początku (EO-VAP), a jego etiologia nie jest związana z kolonizacją bakteryjną stwierdzoną przy przyjęciu na OIT. Nawet w przypadku EO-VAP należy podejrzewać bakterie wielolekooporne (MDR), które najczęściej powodują szpitalne zapalenie płuc. Rokowanie u pacjentów z SAH, u których rozwinie się VAP, jest złe.
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.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle