The epidemiology of Hajj-related critical illness
Notice bibliographique
Résumé
RATIONAL: The annual Hajj experience has direct relevance for other jurisdictions planning rapid deployment strategies for intensive care for large groups during expected or emergent events. OBJECTIVE: Approximately 2-3 million Muslims from over 160 countries travel to Saudi Arabia each year for Hajj. These pilgrims are typically older adults with a spectrum of comorbid conditions and of various ethnicities. This, coupled with a 2-wk period of physical migration in close contact with others, can lead to acute and critical illness from a variety of infectious and noninfectious causes and a requirement for full-scale but temporary intensive care to a large population. We describe patient characteristics, patterns of disease, and critical illness, including episodes of Influenza A 2009 (H1N1), therapies delivered, and clinical outcomes. METHODS: Prospective cohort study of 110 critically ill patients in four hospitals during the 2009 ("1431": November 18 to December 4) Hajj in Saudi Arabia. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Median (interquartile range) age was 60.5 (51.3-70) yrs, 69 (62.7%) were male, and Acute Physiology and Chronic Health Evaluation IV score was 60.5 (47-78.3). Forty-one patients (37.3%) were critically ill due to cardiovascular diseases (23.6% with myocardial infarction); 51 (46.4%) had severe infections (21.8% with H1N1); electrolyte disturbance (21.8%); or pulmonary illness (15.5%). Sixty patients (54.6%) required ventilation. Median predicted mortality by Acute Physiology and Chronic Health Evaluation IV was 14% while actual short-term mortality was 6.4% (p = .009). Longer-term mortality may be higher. CONCLUSION: Both event-specific conditions and patient-specific comorbid conditions are common causes of critical illness during large gatherings. With the ability to provide temporary but full-service intensive care, morbidity and mortality due to critical illness can be low, even among an older patient population and difficult care conditions.
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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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».