Attending to the lightness of numbers: toward the understanding of critical care epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Most of the epidemiological studies in critical care do not express their results in terms of population burden of critical illness. This happens because the population at risk of critical illness is particularly difficult to estimate, once intensive care units (ICUs) receive patients from many sources. The study by Laupland in this issue of Critical Care provides a good estimate of the incidence of admission to ICUs in the Calgary Health Region. He considered the Calgary Health Region population as the denominator and explored the effects of a changing numerator according to the residency status (resident in Calgary or not) on the estimation of the burden of admission to the ICU. He demonstrated that if the residency status were not known, the incidence of admission to the ICU would have been overestimated by more than 50%. Furthermore, non-residents had a lower mortality despite higher Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II and Therapeutic Intervention Scoring System (TISS) scores. There is tremendous variability in decisions to admit a patient to the ICU and the epidemiology of critical care is influenced by them in a subtle but inextricable way. An understanding of the population epidemiology of critical illness and the use of the ICU, the variations in these parameters, and factors that influence this variation is extremely important. The notable effect of a changing numerator on the estimation of the population burden of ICU admissions in the study by Laupland illustrates how fluid our estimates of disease incidence and mortality - the mainstays of epidemiology - can be.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».