The impact of adverse events in the intensive care unit on hospital mortality and length of stay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse events (AEs) are patient injuries caused by medical care. Previous studies have reported increased mortality rates and prolonged hospital length of stay in patients having an AE. However, these studies have not adequately accounted for potential biases which might influence these associations. We performed this study to measure the independent influence of intensive care unit (ICU) based AEs on in-hospital mortality and hospital length of stay. METHODS: Prospective cohort study in an academic tertiary-care ICU. Patients were monitored daily for adverse clinical occurrences. Data about adverse clinical occurrences were reviewed by a multidisciplinary team who rated whether they were AEs and whether they were preventable. We determined the association of AEs in the ICU with time to death and time to hospital discharge using multivariable survival analysis models. RESULTS: We evaluated 207 critically ill patients (81% required mechanical ventilation, median Glasgow Coma Scale = 8, median predicted mortality = 31%). Observed mortality rate and hospital length of stay were 25% (95% CI 19%-31%) and 15 days (IQR 8-34 days), respectively. ICU-based AEs and preventable AEs occurred in 40 patients (19%, 95% CI 15%-25%) and 21 patients (10%, 95% CI 7%-15%), respectively. ICU-based AEs and preventable AEs were not significantly associated with time to in-hospital death (HR = 0.93, 95% CI 0.44-1.98 and HR = 0.72 95% CI 0.25-2.04, respectively). ICU-based AEs and preventable AEs were independently associated with time to hospital discharge ((HR = 0.50, 95% CI 0.31-0.81 and HR = 0.46 95% CI 0.23-0.91, respectively)). ICU-based AEs were associated with an average increase in hospital length of stay of 31 days. CONCLUSION: The impact of AEs on hospital length of stay was clinically relevant. Larger studies are needed to conclusively measure the association between preventable AEs and patient outcomes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».