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Enregistrement W1532390681 · doi:10.1111/j.1399-6576.2006.00901.x

International Programme for Resource Use in Critical Care (IPOC) – a methodology and initial results of cost and provision in four European countries

2005· article· en· W1532390681 sur OpenAlexaff
Daniela Negrini, L. Sheppard, Gary Mills, Philip Jacobs, John Rapoport, Richard S Bourne, Bertrand Guidet, Ákos Csomós, T. Prien, Gerard F. Anderson, D. L. Edbrooke

Notice bibliographique

RevueActa Anaesthesiologica Scandinavica · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineActivity-based costingIntensive careObservational studyGermanResource usePurchasingHealth carePurchasing powerPurchasing power parityEnvironmental healthEmergency medicineMedical emergencyOperations managementAccountingEconomic growthFinanceIntensive care medicineEnvironmental resource managementBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A standardized top-down costing method is not currently available internationally. An internally validated method developed in the UK was modified for use in critical care in different countries. Costs could then be compared using the World Health Organization's Purchasing Power Parities (WHO PPPs). METHODS: This was an observational, retrospective, cross-sectional, multicentre study set in four European countries: France, UK, Germany and Hungary. A total of 329 adult intensive care units (ICUs) participated in the study. RESULTS: The costs are reported in international dollars ($) derived from the WHO PPP programme. The results show significant differences in resource use and costs of ICUs over the four countries. On the basis of the sum of the means for the major components, the average cost per patient day in UK hospitals was $1512, in French hospitals $934, in German hospitals $726 and in Hungarian hospitals $280. CONCLUSIONS: The reasons for such differences are poorly understood but warrant further investigation. This information will allow us to better adjust our measures of international ICU costs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,272
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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