Strategies to reduce 28-day mortality in adult patients with bacteremia in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bacteremia, a common emergency department presentation, has a high burden of mortality, cost and morbidity. We aimed to identify areas for potential improvement in emergency department bacteremia management. METHODS: This retrospective cohort study included adults with bacteremia in an emergency department in 2019 and 2022. The primary outcome was 28-day mortality. Descriptive analyses evaluated demographics, comorbidities and clinical characteristics. Univariate and multivariate analyses identified mortality predictors. RESULTS: Overall, 433 patients were included [217 males (50.1%), mean ± SD age: 74.1 ± 15.2 years]. The 28-day mortality rate was 15.2% (n = 66). In univariate analysis, age ≥ 70 years, arrival by ambulance, arrhythmia, congestive heart failure, recent steroid use, hypotension (< 90/60 mmHg), mechanical ventilation, cardiac arrest, intensive care unit (ICU) admission, intravenous antibiotics, pneumonia as bacteremia source, non-urinary tract infections, no infectious disease consultation, no antibiotic adjustment and no control blood cultures were significantly associated with 28-day mortality (p < 0.05). Malignancy showed a statistical trend (0.05 < p < 0.15). The above-stated sixteen variables, identified in univariate analysis, were assessed via multivariate analysis. Primarily, clinical relevance and, secondarily, statistical significance were used for multivariate model creation to prioritize pertinent variables. Five risk factors, significantly associated with mortality (p < 0.05), were included in the model: ICU admission [adjusted OR (95% CI): 6.03 (3.08-11.81)], pneumonia as bacteremia source [4.94 (2.62-9.32)], age ≥ 70 [3.16 (1.39-7.17)], hypotension [2.12 (1.02-4.40)], and no infectious disease consultation [2.02 (1.08-3.78)]). Surprisingly, initial antibiotic administration within 6 h, inappropriate initial antibiotic regimen and type of bacteria (Gram-negative, Gram-positive) were non-significant (p > 0.05). CONCLUSIONS: We identified significant mortality predictors among emergency department patients presenting with bacteremia. Referral to an infectious disease physician is the only modifiable strategy to decrease 28-day mortality with long-term effect and should be prioritized.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».