Association of Lactate Levels and Mortality in Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
Most critically ill patients experience hemodynamic disorders that cause a decrease in blood perfusion, resulting in hypoxia that can increase lactate production. This study will examine the relationship between lactate levels and mortality in intensive care. This study uses a quantitative observational analytical method with a cross-sectional study design and using medical record data. Data analysis was carried out using an Independent T-test to see if there was a significant difference between lactate levels in the blood of dead and living subjects. This study, 154 subjects were obtained, consisting of 96 males (62.3%) and 58 females (37.7%). The average lactate level in the death group was 3.99, and the live group was 2.4 (p=0.004). Subjects with higher lactate levels have higher mortality rates. Lactate levels are one of the indicators of tissue oxygenation in critically ill patients. Hyperlactatemia is common in critically ill patients and can reflect an imbalance between local or systemic oxygen delivery and demand. Hyperlactatemia can cause lactic acidosis or metabolic acidosis and is associated with high mortality outcomes. Increased lactate levels are also associated with the development of Multiple Organ Dysfunction Syndrome (MODS). Subjects with high lactate levels are often associated with a variety of etiologies and poor prognosis, especially critical patients in the Intensive Care Unit (ICU). There was a relationship between blood lactate levels and mortality in ICU patients.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».