Predictors of ICU Admission and Outcomes 1 Year Post-Admission in Persons with IBD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine predictors of intensive care unit (ICU) admission and to assess health care utilization (HCU) post-ICU admission among persons with inflammatory bowel disease (IBD). METHODS: We matched a population-based database of Manitobans with IBD to a general population cohort on age, sex, and region of residence and linked these cohorts to a population-based ICU database. We compared the incidence rates of ICU admission among prevalent IBD cases according to HCU in the year before admission using generalized linear models adjusting for age, sex, socioeconomic status, region, and comorbidity. Among incident cases of IBD who survived their first ICU admission, we compared HCU with matched controls who survived ICU admission. RESULTS: Risk factors for ICU admission from the year before admission included cumulative corticosteroid use (incidence rate ratio, 1.006 per 100 mg of prednisone; 95% confidence interval, 1.004-1.008) and IBD-related surgery (incidence rate ratio, 2.79; 95% confidence interval, 1.99-3.92). Use of immunomodulatory therapies within 1 year, or surgery for IBD beyond 1 year prior, were not associated with ICU admission. In those who used corticosteroids and immunomodulatory medications in the year before ICU admission, the use of immunomodulatory medications conferred a 30% risk reduction in ICU admission (incidence rate ratio, 0.70; 95% confidence interval, 0.50-0.97). Persons with IBD who survived ICU admission had higher HCU in the year following ICU discharge than controls. CONCLUSIONS: Corticosteroid use and surgery within the year are associated with ICU admission in IBD while immunomodulatory therapy is not. Surviving ICU admission is associated with high HCU in the year post-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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».