Sepsis in European intensive care units: Results of the SOAP study*
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen severalstudies providing importantnational and international ep-idemiologic data on the fre-quency, associated factors, and even costs of sepsis (1–7). Angus and coworkers (1) analyzed 6 million hospital discharge records from seven states in the United States and estimated that 751,000 cases of severe sepsis occur annually in the United States, with a mortality rate of 28.6 % and leading to average costs per case of $22,100. Using the National Hos-pital Discharge Survey database, Martin et al. (2) identified 10,319,418 cases of sepsis from an estimated 750 million hos-pitalizations in the United States over a 22-yr period, with an increase in fre-quency from 82.7 cases per 100,000 pop-ulation in 1979 to 240.4 cases per 100,000 population in 2000. Alberti and colleagues (3) examined 14,364 patients in six European countries and Canada with 4,500 documented infectious epi-sodes and reported a hospital mortality rate of 16.9 % for noninfected patients and 53.6 % for patients who had repeated courses of infection while in the intensive care unit (ICU). The European Prevalence of Infection in intensive Care (EPIC) study (8), now 10 yrs old, demonstrated how interna-tional collaboration can succeed in pro-viding valuable information regarding disease prevalence and demographics of critically ill patients. In that prevalence Objective: To better define the incidence of sepsis and the characteristics of critically ill patients in European intensive care units. Design: Cohort, multiple-center, observational study. Setting: One hundred and ninety-eight intensive care units in
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».