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Enregistrement W1986633867 · doi:10.1177/0885066614521973

Assessing the Influence of Intensive Care Unit Organizational Factors on Outcomes in Canada

2014· article· en· W1986633867 sur OpenAlexafffundabout
Peter Dodek, Monica Norena, Hubert Wong, Sean Keenan, Claudio M. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, British ColumbiaAmerican Thoracic Society
Mots-clésMedicineConfoundingConfidence intervalOdds ratioIntensive care unitIntensive careEmergency medicineComorbidityIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To illustrate the complexities of assessing the influence of individual organizational factors on outcomes for intensive care unit (ICU) patients in Canada. METHODS: In this cross-sectional study, we used retrospectively collected data from all patients admitted to all ICUs in British Columbia between April 01, 1994, and March 31, 1999, or to 20 ICUs in Ontario during 2002. We used responses to a survey about organizational factors for all ICUs in British Columbia and Ontario that was done in 2001. Clustered data regression models were used to assess the influence of organizational factors on outcomes after adjustment for patient-level confounders. RESULTS: Despite adjustment for age, sex, comorbidity score of patients, and limitation of the data sets to minimize confounding, we found variable relationships between ICU outcomes (hospital mortality, ICU length of stay, and hospital length of stay) and any of "closed" administrative model, daily rounds, presence of an ICU medical director, medical director trained in critical care medicine, presence of a nurse leader in the ICU, nurse-patient ratio, and presence of an ICU pharmacist. Closed administrative model was associated with lower hospital mortality (odds ratio [95% confidence interval]: 0.75 [0.66-0.85]), shorter length of ICU stay (rate ratio [95% confidence interval]: 0.76 [0.62-0.92]), and shorter length of hospital stay (rate ratio [5% confidence interval]: 0.78 [0.72-0.84]) in nontertiary ICUs but many other "advantageous" factors were associated with higher mortality. CONCLUSIONS: The lack of a consistent relationship between organizational factors and ICU outcomes, and relationships that show increased mortality associated with some advantageous factors, suggests that there is residual confounding in these relationships. Models that adjust for only conventional patient-level confounders are unlikely to provide valid estimates of the influence of organizational factors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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