Impact of an Intensive Care Unit Telemedicine Program on Patient Outcomes in an Integrated Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Intensive care unit (ICU) telemedicine (TM) programs have been promoted as improving access to intensive care specialists and ultimately improving patient outcomes, but data on effectiveness are limited and conflicting. OBJECTIVE: To examine the impact of ICU TM on mortality rates and length of stay (LOS) in an integrated health care system. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Observational pre-post study of patients treated in 8 "intervention" ICUs (7 hospitals within the US Department of Veterans Affairs health care system) during 2011-2012 that implemented TM monitoring during the post-TM period as well as patients treated in concurrent control ICUs that did not implement an ICU TM program. INTERVENTION: Implementation of ICU TM monitoring. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Unadjusted and risk-adjusted ICU, in-hospital, and 30-day mortality rates and ICU and hospital LOS for patients who did or did not receive treatment in ICUs equipped with TM monitoring. RESULTS: Our study included 3355 patients treated in our intervention ICUs (1708 in the pre-TM period and 1647 in the post-TM period) and 3584 treated in the control ICUs during the same period. Patient demographics and comorbid illnesses were similar in the intervention and control ICUs during the pre-TM and post-TM periods; however, predicted ICU mortality rates were modestly lower for admissions to the intervention ICUs compared with control ICUs in both the pre-TM (3.0% vs 3.6%; P = .02) and post-TM (2.8% vs 3.5%; P < .001) periods. Implementation of ICU TM was not associated with a significant decline in ICU, in-hospital, or 30-day mortality rates or LOS in unadjusted or adjusted analyses. For example, unadjusted ICU mortality in the pre-TM vs post-TM periods were 2.9% vs 2.8% (P = .89) for the intervention ICUs and 4.0% vs 3.4% (P = .31) for the control ICUs. Unadjusted 30-day mortality during the pre-TM vs post-TM periods were 7.7% vs 7.8% (P = .91) for the intervention ICUs and 12.0% vs 10.2% (P = .08) for the control ICUs. Evaluation of interaction terms comparing the magnitude of mortality rate change during the pre-TM and post-TM periods in the intervention and control ICUs failed to demonstrate a significant reduction in mortality rates or LOS. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: We found no evidence that the implementation of ICU TM significantly reduced mortality rates or LOS.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».