The Japanese Clinical Practice Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock 2024
Bibliographic record
Abstract
日本集中治療医学会と日本救急医学会は合同で特別委員会を結成し，日本版敗血症診療ガイドライン2024年版（J-SSCG 2024）を作成した。今回の改訂により，2012年の初版から数えて3回目の改訂となる。本ガイドラインの目的は，敗血症および敗血症性ショックの診療において，医療従事者が適切な判断を下し，患者の転帰改善につなげるための支援を行うことである。 敗血症を認識し初期対応する医師，引き継いで専門家として診療する医師，そして看護師，理学療法士，臨床工学技士，薬剤師など，多職種の医療従事者にとって理解しやすく，使いやすいものを目指した。 J-SSCG 2024は，敗血症の診断と感染源のコントロール，抗菌薬治療，初期蘇生・循環作動薬，急性血液浄化，DIC診断と治療，その他の補助療法，PICS対策，家族ケア，小児の9領域をカバーし，合計78個の重要臨床課題を設定した。ガイドラインパネルには両学会から委員21名を任用し，ワーキンググループ・系統的レビューチームメンバー131名（医師，看護師，理学療法士，臨床工学技士，薬剤師）のサポートのもとに作成した。将来への発展性を見据えて，多くの若手医療従事者や研究者を含めた。また前回と同様に，中立的立場で領域を横断的に俯瞰するアカデミックガイドライン推進班を構成し，質の担保と作業過程の透明化を目的にパブリックコメントを募集した。作成手法にはGRADE（The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation）システムを採用し，質の高いガイドラインを目指した。7個のgood practice statemen（t GPS）と42個のGRADEに基づく推奨を提示した。その他に，background question（BQ）22個，future research question（FRQ）12個の解説文を付記した。さらにガイドラインの幅広い普及と教育効果の向上を目指し，スマートフォンアプリを開発した。 本ガイドラインは日本集中治療医学会と日本救急医学会の両機関誌のガイドライン増刊号として同時掲載される。日本集中治療医学会と日本救急医学会の精鋭の英知が詰まった本ガイドラインが，より多くの関係者に利用され，評価され，1人でも多くの敗血症患者の転帰改善につながることを願っている。
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".