[Emergency room deaths: 3-month retrospective analysis].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Determine the characteristics of patients who died in the emergency unit and assess the number for whom care was limited or withdrawn. METHODS: A 3-month single-center retrospective study of all the patients who died in the emergency room. Bivariate analysis was used to compare the clinical characteristics of patients who died despite maximum care (MC) with those for whom care was limited (LC). RESULTS: 84 patients died during the study period: 48 men and 36 women (mean age: 73 +/- 18 years). Half had normal mobility (43 patients, 50%), and 35 (40%) lived at home. Nearly all (72 patients, 72%) had a severe chronic disease. In descending order, death was ascribed to neurological (n = 22, 24%), cardiac (n = 14, 15%), septic (n = 13, 14%) and respiratory (n = 9, 10%) causes. The decision was made to limit or stop active care for 73 patients (84%) and recorded in 48 case files (55%). The principal differences between patients receiving MC and LC were respectively C and D Knaus classification and their age. CONCLUSION: Death is frequent in emergency units and often strikes elderly patients with impaired mobility and severe chronic diseases. The decisions to limit or stop active care are the predominant direct cause, but their modalities warrant further exploration in a prospective study.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».