MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2038791288 · doi:10.1164/rccm.201304-0622oc

Mortality among Patients Admitted to Strained Intensive Care Units

2013· article· en· W2038791288 sur OpenAlexaff
Nicole B. Gabler, Sarah J. Ratcliffe, Jason Wagner, David A. Asch, Gordon D. Rubenfeld, Derek C. Angus, Scott D. Halpern

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineIntensive careIntensive care medicineIntensive care unitEmergency medicineMEDLINEMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The aging population may strain intensive care unit (ICU) capacity and adversely affect patient outcomes. Existing fluctuations in demand for ICU care offer an opportunity to explore such relationships. OBJECTIVES: To determine whether transient increases in ICU strain influence patient mortality, and to identify characteristics of ICUs that are resilient to surges in capacity strain. METHODS: Retrospective cohort study of 264,401 patients admitted to 155 U.S. ICUs from 2001 to 2008. We used logistic regression to examine relationships of measures of ICU strain (census, average acuity, and proportion of new admissions) near the time of ICU admission with mortality. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 36,465 (14%) patients died in the hospital. ICU census on the day of a patient's admission was associated with increased mortality (odds ratio [OR], 1.02 per standardized unit increase; 95% confidence interval [CI]: 1.00, 1.03). This effect was greater among ICUs employing closed (OR, 1.07; 95% CI: 1.02, 1.12) versus open (OR, 1.01; 95% CI: 0.99, 1.03) physician staffing models (interaction P value = 0.02). The relationship between census and mortality was stronger when the census was composed of higher acuity patients (interaction P value < 0.01). Averaging strain over the first 3 days of patients' ICU stays yielded similar results except that the proportion of new admissions was now also associated with mortality (OR, 1.04 for each 10% increase; 95% CI: 1.02, 1.06). CONCLUSIONS: Several sources of ICU strain are associated with small but potentially important increases in patient mortality, particularly in ICUs employing closed staffing models. Although closed ICUs may promote favorable outcomes under static conditions, they are susceptible to being overwhelmed by patient influxes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations163
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care MedicineMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207