End-Stage Renal Disease Status and Critical Illness in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Elderly patients (> 65 years old) are a rapidly growing demographic in the ESRD and intensive care unit (ICU) populations, yet the effect of ESRD status on critical illness in elderly patients remains unknown. Reliable estimates of prognosis would help to inform care and management of this frail and vulnerable population. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: The effect of ESRD status on survival and readmission rates was examined in a retrospective cohort of 14,650 elderly patients (>65 years old) admitted to 11 ICUs in Winnipeg, Manitoba, Canada between 2000 and 2006. Logistic regression models were used to adjust odds of mortality and readmission to ICU for baseline case mix and illness severity. RESULTS: Elderly ESRD patients had twofold higher crude in-hospital mortality (22% versus 13%, P < 0.0001) and readmission rate (6.4 versus 2.7%, P = 0.001). After adjustment for illness severity alone or illness severity and case mix, the odds ratio for mortality decreased to 0.85 (95% CI: 0.57 to 1.25) and 0.82 (95% CI: 0.55 to 1.23), respectively. In contrast, ESRD status remained significantly associated with readmission to ICU after adjustment for other risk factors (OR 2.06 [95% CI: 1.32, 3.22]). CONCLUSIONS: Illness severity on admission, rather than ESRD status per se, appears to be the main driver of in-hospital mortality in elderly patients. However, ESRD status is an independent risk factor for early and late readmission, suggesting that this population might benefit from alternative strategies for ICU discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».