High occupancy increases the risk of early death or readmission after transfer from intensive care*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether a lack of intensive care unit beds was leading to premature patient discharge from the intensive care unit and subsequent early readmission or death. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: A single Canadian tertiary care teaching hospital. PATIENTS: All intensive care unit admissions between January 1, 1989 and December 31, 1996 were collected prospectively for inclusion in a registry database. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: There was a positive correlation between early readmission or death and average quarterly intensive care unit percent occupancy (p = .001). During the study period, 8693 patients experienced 10,185 admissions to intensive care. Of the 8222 patients remaining under active treatment (patients under palliative care were excluded), there were 455 (5.5%) adverse events (431 intensive care unit readmissions and 24 deaths) in the first 7 days post intensive care unit discharge. Patients requiring a new surgical intervention with postoperative intensive care unit admission were not considered readmissions. In a multivariate analysis, significant risk factors for an adverse event included age >35 yrs, particular diagnoses (respiratory diagnoses, sepsis, neurosurgery, thoracic surgery, and gastrointestinal diagnoses), Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, and intensive care unit length of stay. Discharge from the intensive care unit at a time of no vacancy was also a significant risk factor for intensive care unit readmission or unexpected death with an adjusted relative risk of 1.56 (95% confidence interval 1.05, 2.31). CONCLUSIONS: Increased patient occupancy within an intensive care unit is associated with an increased risk of early death or intensive care unit readmission post intensive care unit discharge. Overloading the capacity of an intensive care unit to care for critically ill patients may affect physician decision-making, resulting in premature discharge from the intensive care unit.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».