Interventions to circumvent intensive care access block: a retrospective 2‐year study across metropolitan Melbourne
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure the prevalence of interventions used to circumvent intensive care access block and to estimate the attributable mortality and additional hospital bed-days associated with them. DESIGN AND SETTING: Retrospective observational study of 11 adult public hospital intensive care units (ICUs) in Melbourne, Victoria, July 2004 - June 2006. MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence of five interventions in response to access block; attributable fatalities and/or increased length of stay associated with each. RESULTS: 21 896 ICU admissions and 3039 inhospital deaths (13.9%) were screened. All hospitals reported ICU access block. There were 6787 interventions for access block (mean, 9.3/day) -- 4070 (18.6% of admissions) instances of after-hours step-down from an ICU to a low-acuity ward; 1115 (5.1%) delays in an emergency department > 8 hours; 895 (4.1%) postponed major surgeries; 487 (2.2%) interhospital transfers; and 220 (1.0%) instances of premature cessation of intensive care. Based on published risk estimates, these interventions may have resulted in 91.1 (95% CI, 34.7-147.2) attributable deaths and 4368 (95% CI, 333-10 050) additional hospital bed-days each year. CONCLUSIONS: Intensive care access block is frequent, and measures to circumvent it increase mortality and length of stay. Further study of the health and financial implications of access block are warranted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».