Comparative efficacy of hemodynamic resuscitation strategies in severe sepsis: a systematic review of impact on mortality and complications in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Severe sepsis and septic shock present significant challenges in critical care, requiring effective hemodynamic resuscitation strategies to improve patient outcomes. This review aims to assess the comparative efficacy of hemodynamic resuscitation strategies—including fluid resuscitation, vasopressors, and advanced therapeutic interventions—on mortality, ICU stay, and complications in patients with severe sepsis and septic shock. Methods: A systematic literature search was conducted across PubMed, Embase, and Cochrane Library for studies published between 2019 and 2024. Eligible studies focused on the effects of different hemodynamic strategies in severe sepsis patients. A total of 3138 articles were identified, and after screening, 14 studies met the inclusion criteria. The quality of included studies was evaluated using the Cochrane Collaboration tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Fourteen studies were included, encompassing various strategies such as EGDT, vasopressor use, and fluid resuscitation. Notably, EGDT did not show significant mortality reduction compared to protocolized resuscitation care, with vasopressor demand 20% lower in the EGDT group. Balanced crystalloids significantly reduced 30-day mortality compared to saline. Early norepinephrine improved shock control rates and reduced mortality compared to standard care. Fluid resuscitation strategies showed mixed outcomes; while higher fluid resuscitation rates were linked to faster shock reversal and lower 28-day mortality, medium-volume fluid resuscitation (20-30 mL/kg) was most effective in reducing 28-day mortality. Prehospital hemodynamic optimization also demonstrated a significant reduction in 30-day mortality. Conclusion: Hemodynamic strategies such as balanced crystalloids and early norepinephrine may improve outcomes in severe sepsis and septic shock, although further studies are needed to determine optimal treatment protocols.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».