Short-Term Reactions to Oliguria in Critically Ill Patients: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Oliguria is common in critically ill patients and may indicate impaired kidney perfusion or acute injury, contributing to increased mortality. Effective management is essential to improve outcomes. To assess clinician reactions to oliguria and evaluate the effectiveness of fluid bolus and furosemide interventions. Methods: A retrospective cohort study was conducted using ICU data from a single center (2017–2023). Oliguria was defined as two consecutive hours of urine output < 20 mL/h following at least three hours > 20 mL/h. Clinicians’ reactions within four hours were categorized as no intervention, fluid bolus (>250 mL), or furosemide administration. Outcomes included urine output, fluid balance, and serum creatinine. Results: Among 4987 oliguria episodes, 4007 events in 1825 patients were analyzed: no reaction (2536), fluid bolus (923), and furosemide (548). Furosemide significantly increased urine output (53.9 to 75.3 mL/h, p < 0.001), while fluid bolus had no significant effect. Resolution of oliguria (mean urine output > 40 mL/h for 5 h post-intervention) was more frequent with furosemide (66.4%) than with fluid bolus (28.4%) or no reaction (27.6%) (p < 0.001). Treatment choices varied significantly among ICU attendings (p < 0.001). Conclusions: Furosemide was more effective than fluid bolus or no treatment in improving urine output and resolving oliguria. The observed variation in clinician practices underscores the need for standardized management protocols to enhance patient care.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».