Medicine versus surgery/anesthesiology intensivists: a retrospective review and comparison of outcomes in a mixed medical–surgical–trauma ICU
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With various types of complex patients being treated in a mixed medical- surgical- trauma intensive care unit (ICU), we hypothesized that there should be no difference in patient mortality with respect to the core training of the intensivist. METHODS: We reviewed the cases of all patients admitted to a mixed medical-surgical-trauma ICU at a Canadian university teaching hospital in 2007. Patients were assigned to 1 of 2 treatment groups (internal medicine, surgery/anesthesiology) based on the treating intensivist's training. Our primary outcome was to compare patient mortality in the ICU between the groups. We used generalized estimating equations to determine 10-day mortality after admission to the ICU. A multivariate Cox hazard model was used to determine statistical significance and 95% confidence intervals (CIs) for 11- to 60-day mortality in the ICU. RESULTS: A total of 961 patients were admitted from January to December, 2007. We found no significant difference between the groups in 10-day mortality (odds ratio 0.73, 95% CI 0.46-1.18, p = 0.20) and 11- to 60-day mortality (hazard ratio 1.43, 95% CI 0.62-3.30, p = 0.40) after admission to the ICU. CONCLUSION: In a large university trauma centre that operates a mixed medicine- surgical-trauma ICU, there was no significant difference in mortality between patients managed by intensivists with core training in internal medicine and those managed by intensivists with training in surgery/anesthesiology.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».