Economic implications of nighttime attending intensivist coverage in a medical intensive care unit*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to assess the cost implications of changing the intensive care unit staffing model from on-demand presence to mandatory 24-hr in-house critical care specialist presence. DESIGN: A pre-post comparison was undertaken among the prospectively assessed cohorts of patients admitted to our medical intensive care unit 1 yr before and 1 yr after the change. Our data were stratified by Acute Physiology and Chronic Health Evaluation III quartile and whether a patient was admitted during the day or at night. Costs were modeled using a generalized linear model with log-link and γ-distributed errors. SETTING: A large academic center in the Midwest. PATIENTS: All patients admitted to the adult medical intensive care unit on or after January 1, 2005 and discharged on or before December 31, 2006. Patients receiving care under both staffing models were excluded. INTERVENTION: Changing the intensive care unit staffing model from on-demand presence to mandatory 24-hr in-house critical care specialist presence. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Total cost estimates of hospitalization were calculated for each patient starting from the day of intensive care unit admission to the day of hospital discharge. Adjusted mean total cost estimates were 61% lower in the post period relative to the pre period for patients admitted during night hours (7 pm to 7 am) who were in the highest Acute Physiology and Chronic Health Evaluation III quartile. No significant differences were seen at other severity levels. The unadjusted intensive care unit length of stay fell in the post period relative to the pre period (3.5 vs. 4.8) with no change in non-intensive care unit length of stay. CONCLUSIONS: We find that 24-hr intensive care unit intensivist staffing reduces lengths of stay and cost estimates for the sickest patients admitted at night. The costs of introducing such a staffing model need to be weighed against the potential total savings generated for such patients in smaller intensive care units, especially ones that predominantly care for lower-acuity patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».