Critical care capacity in Canada: results of a national cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intensive Care Units (ICUs) provide life-supporting treatment; however, resources are limited, so demand may exceed supply in the event of pandemics, environmental disasters, or in the context of an aging population. We hypothesized that comprehensive national data on ICU resources would permit a better understanding of regional differences in system capacity. METHODS: After the 2009-2010 Influenza A (H1N1) pandemic, the Canadian Critical Care Trials Group surveyed all acute care hospitals in Canada to assess ICU capacity. Using a structured survey tool administered to physicians, respiratory therapists and nurses, we determined the number of ICU beds, ventilators, and the ability to provide specialized support for respiratory failure. RESULTS: We identified 286 hospitals with 3170 ICU beds and 4982 mechanical ventilators for critically ill patients. Twenty-two hospitals had an ICU that routinely cared for children; 15 had dedicated pediatric ICUs. Per 100,000 population, there was substantial variability in provincial capacity, with a mean of 0.9 hospitals with ICUs (provincial range 0.4-2.8), 10 ICU beds capable of providing mechanical ventilation (provincial range 6-19), and 15 invasive mechanical ventilators (provincial range 10-24). There was only moderate correlation between ventilation capacity and population size (coefficient of determination (R(2)) = 0.771). CONCLUSION: ICU resources vary widely across Canadian provinces, and during times of increased demand, may result in geographic differences in the ability to care for critically ill patients. These results highlight the need to evolve inter-jurisdictional resource sharing during periods of substantial increase in demand, and provide background data for the development of appropriate critical care capacity benchmarks.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».