Notice bibliographique
Résumé
We were very interested to see the rather surprisingly poor outcomes for patients admitted to two intensive ICUs in Leeds following out-of-hospital cardiac arrest [1]. Of the 100 patients reviewed, only 14 (14%) survived to discharge from ICU and just 5 (5%) survived to leave hospital. We have a particular interest in patients admitted to our ICU after cardiac arrest and we collect data continuously for all these patients using a modified Utstein template. Between February 1998 and March 2007, 158 patients have been admitted to our ICU after out-of-hospital cardiac arrest. Seventy-nine (50%) of these were discharged from ICU and 70 (44.3%) survived to leave hospital. Of the survivors, 62 (85.7%) returned to their normal residence. We have previously published data on outcomes for these patients up until 2004 [2]. A recent study from Canada reported that 537 (36.4%) of 1474 patients admitted to ICU after out-of-hospital cardiac arrest survived to hospital discharge [3]. There could be several reasons for these dramatically different outcomes and in the absence of more detailed data it would be inappropriate to speculate on these. Based on an analysis of the Intensive Care National Audit and Research Centre Case Mix Programme (ICNARC CMP) 42.9% of 24 132 patients admitted to ICU after out-of-hospital cardiac arrest survived to leave ICU and 28.6% survived to hospital discharge (unpublished data). Of those discharged from hospital alive, 79.9% went directly back to their normal place of residence. We are undertaking another analysis of the CMP to define the variability in process and outcome among ICUs for patients admitted after cardiac arrest. These more detailed data might provide some explanations for any significant differences in outcome between ICUs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».