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Enregistrement W2327219778 · doi:10.1186/s13054-016-1248-y

Long-term outcomes and healthcare utilization following critical illness – a population-based study

2016· article· en· W2327219778 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CarePhysicians' Services Incorporated FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineInterquartile rangeIntensive care unitEmergency medicineHazard ratioIntensive careEmergency departmentRetrospective cohort studyPopulationIntensive care medicineConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to examine hospital mortality, long-term mortality, and health service utilization among critically ill patients. We also determined whether these outcomes differed according to demographic and clinical characteristics. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of adults (age ≥ 18 years) who survived admission to an intensive care unit (ICU) in Ontario, Canada, between 1 April 2002 and 31 March 2012, excluding isolated admissions to step-down or intermediate ICUs, coronary care ICUs, or cardiac surgery ICUs. Adults (age ≥ 18 years) who survived an acute hospitalization that did not include an ICU stay formed the comparator group. The primary outcome was mortality following hospital discharge. Secondary outcomes were healthcare utilization, including emergency room admissions and hospital readmissions during follow-up. RESULTS: Over the study interval, 500,124 patients were admitted to ICUs and 420,187 (84%) survived to hospital discharge. Median follow-up for survivors was 5.3 (interquartile range 2.5, 8.2) years. Patients admitted to an ICU were more likely to subsequently visit the emergency department, be readmitted to the hospital and ICU, receive home care support, require rehabilitation, and be admitted for long-term care. Those requiring more resources within the ICU required more resources after discharge. One-third of patients admitted to the ICU died during long-term follow-up, with overall probabilities of death of 11% and 29% at 1 year and 5 years, respectively. In the adjusted analysis, there was an increasing hazard of death with increasing age, reaching a hazard ratio of 18.08 (95 % confidence interval 16.60-19.68) for those ≥ 85 years of age compared with those aged 18-24 years. CONCLUSIONS: Healthcare utilization after hospital discharge was higher among ICU patients, and also among those requiring more healthcare resources during their ICU admission, than among all hospitalized patients as a group. One-third of ICU patients died within the 5 years following discharge, and age was the most influential determinant of outcome. These findings should help target post-ICU discharge services for high-risk groups and better inform goals-of-care discussions for elderly critically ill patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle