Drug-use patterns in an intensive care unit of a hospital in Iran: an observational prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: the aim of this study was to evaluate drug-use patterns, investigate the factors influencing patient outcome, and determine the cost of drugs utilized in the intensive care unit (ICU). METHODS: in an observational prospective study, drug prescriptions for 113 patients admitted to the ICU of a hospital in Iran were recorded. The cost of drugs in ICU and the entire hospital was also calculated. Descriptive analysis and logistic regression were used to present the results. KEY FINDINGS: the mean age of patients was 50.3 years (SD = 20.4). The average ICU stay was 6 days. The mean length of stay was significantly lower in surgical patients compared to medical patients (odds ratio (OR) = 0.91, 95% confidence interval (CI) 0.84-0.97). Mortality rate was significantly higher among medical patients (OR = 10.5, 95% CI 3.7-29.8). There was a significant positive association between the total number of prescribed drugs or antibiotics received by patients and mortality. Patients received an average of 8.2 drugs at admission, 10.1 drugs during the first 24h and an average of 14.6 drugs over their entire stay at the icu. among drug groups, antibiotics and sedatives were most ordered drugs in icu. CONCLUSIONS: antibiotics are responsible for the majority of ICU drug costs. Appropriate selection of antibiotics in terms of type, dose and duration of therapy could tremendously reduce the expenses in hospitals without negatively influencing the quality of healthcare.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».