Pleural Effusion Identified by Point of Care Ultrasound (POCUS) in Septic Shock: Impact on Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To analyze the association between pleural effusion detected by chest point of care ultrasound (POCUS) and clinical outcomes in patients with septic shock admitted to an intensive care unit (ICU). Material and methods: A prospective evaluation of ICU patients with septic shock in whom chest POCUS was performed during the first 24 hours of diagnosis to identify the presence and characteristics of pleural effusion. Results: Of 45 patients with septic shock, 17 (38%) had pleural effusion. Mortality (13 vs 17 patients, p=0.44), as well as length of stay in ICU (11.0 vs 6.5 days, p=0.161) were similar among groups. However, there was a significant difference in the modified Nutrition Risk in Critically Ill (mNUTRIC) score between the pleural effusion (5.82±1.13) and non-pleural effusion groups (4.00±2.39, p=0.001). In addition, patients with pleural effusion required more days on mechanical ventilation than those without pleural effusion (10 vs 7, p=0.04). A subgroup analysis of chest POCUS characteristics between surviving and non-surviving patients with pleural effusion identified a higher median size of pleural effusion in the non-surviving group (3±2.16 cm vs 1.9±0.6, p=0.01). Conclusion: Pleural effusion in patients with septic shock is associated with high mNUTRIC scores and more days on mechanical ventilation. The larger the pleural effusion, the lower the survival rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».