Variation In Use Of Intensive Care For Adults With Diabetic Ketoacidosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective-Intensive care unit (ICU) beds are limited, yet few guidelines exist for triage of patients to the ICU, especially patients at low-risk for mortality.The frequency with which lowrisk patients are admitted to ICUs in different hospitals is unknown.Our objective was to assess variation in use of intensive care for patients with diabetic ketoacidosis (DKA), a common condition with a low-risk of mortality.Design-Observational study using the New York State Inpatient Database (2005Database ( -2007)).Setting-159 New York State acute care hospitals.Patients-15,994 adult (≥18) hospital admissions with a primary diagnosis of DKA (ICD-9-CM 250.1x). Interventions-None.Measurements and Main Results-We calculated reliability-and risk-adjusted ICU utilization, hospital length of stay (LOS), and mortality.We identified hospital-level factors associated with increased likelihood of ICU admission after controlling for patient characteristics using multilevel mixed-effects logistic regression analyses; we assessed the amount of residual variation in ICU utilization using the intra-class correlation coefficient.Use of intensive care for DKA patients varied widely across hospitals (adjusted range: 2.1% to 87.7%), but was not associated with hospital LOS or mortality.After multilevel adjustment, hospitals with a high
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».