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Enregistrement W2000989443 · doi:10.1097/01.ccm.0000257323.46298.a3

Variation in length of intensive care unit stay after cardiac arrest: Where you are is as important as who you are

2007· article· en· W2000989443 sur OpenAlexaffabout
Sean Keenan, Peter Dodek, Claudio M. Martin, Fran Priestap, Monica Norena, Hubert Wong

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlasgow Coma ScaleIntensive care unitResuscitationRetrospective cohort studyEmergency medicineIntensive careCardiopulmonary resuscitationCohortCohort studyCoronary care unitIntensive care medicineInternal medicineAnesthesiaMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether hospital site is independently associated with length of intensive care unit (ICU) stay in those patients who die in hospital after experiencing a cardiac arrest. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Thirty-one Canadian ICUs, all but one being members of the Critical Care Research Network. PATIENTS: All patients admitted to these ICUs after resuscitation from a cardiac arrest. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Retrospective analysis of prospectively collected clinical data. Using gamma regression with ICU length of stay as the dependent variable, we found the following variables to be independently associated with ICU length of stay: age, gender, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, Glasgow Coma Scale score, hospital size, and hospital site. CONCLUSIONS: In this cohort of patients admitted to ICU after cardiac arrest, hospital site was strongly associated with ICU length of stay after controlling for patient-specific factors. Variation in processes of care among ICUs may point to opportunities for improvement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,322 · 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.

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

Citations79
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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