A Population-based Study of Intensive Care Unit Admissions in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to determine the incidence of and mortality after critical illness in rheumatoid arthritis (RA) compared with the general population, and to describe the risks for and characteristics of critical illness in patients with RA. METHODS: We used population-based administrative data from the Data Repository at the Manitoba Centre for Health Policy from 1984 to 2010, and linked clinical data from an intensive care unit (ICU) database to identify all persons with RA in the province requiring ICU admission. We identified a population-based control group, matched by age, sex, socioeconomic status, and region of residence. The incidence of ICU admission, reasons for, and mortality after ICU admission were compared between populations using age- and sex-standardized rates, rate ratios, Cox proportional hazards models, and logistic regression models. RESULTS: We identified 10,078 prevalent and 5560 incident cases of RA. After adjustment, the risk for ICU admission was higher for RA (HR 1.65, 95% CI 1.50-1.83) versus the matched general population. From 2000-2010, the annual incidence of ICU admission among prevalent patients was about 1% in RA, with a crude 10-year incidence of 8%. Compared with the general population admitted to ICU, 1 year after ICU admission, mortality was increased by 40% in RA. Cardiovascular disorders were the most common reason for ICU admission in RA. CONCLUSION: Patients with RA have a higher risk for admission to the ICU than the general population and increased mortality 1 year after admission. Even with advances in management, RA remains a serious disease with significant morbidity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».