Mortality among Patients Admitted to Strained Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».