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Enregistrement W2582164904 · doi:10.1001/jamainternmed.2016.8457

Association of Intensive Care Unit Patient-to-Intensivist Ratios With Hospital Mortality

2017· article· en· W2582164904 sur OpenAlexaff
Hayley B. Gershengorn, David A Harrison, Allan Garland, M. Elizabeth Wilcox, Kathy Rowan, Hannah Wunsch

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensivistMedicineInterquartile rangeIntensive care unitOdds ratioEmergency medicineLogistic regressionIntensive careStaffingMortality rateOddsIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The patient-to-intensivist ratio (PIR) across intensive care units (ICUs) is not standardized and the association of PIR with patient outcome is not well established. Understanding the impact of PIR on outcomes is necessary to optimize senior medical staffing and deliver high-quality care. Objective: To test the hypotheses that: (1) there is significant variation in the PIR across ICUs and (2) higher PIRs are associated with higher hospital mortality for ICU patients. Design, Setting, and Participants: Retrospective cohort analysis of patients (≥16 years) admitted to ICUs staffed by a single intensivist during daytime hours in the United Kingdom from 2010 to 2013. Exposures: Patient-to-intensivist ratios, which we defined for each patient as the number of patients cared for by the intensivist each day averaged over the patient's stay. Main Outcomes and Measures: Using standard summary statistics, we evaluated PIR variation across ICUs. We used multivariable, mixed-effect, logistic regression analysis to evaluate the association between PIR and hospital mortality at ultimate discharge from acute hospital (primary outcome) and at ICU discharge. Finding: Among 49 686 adults in 94 ICUs, median age was 66 (interquartile range [IQR], 52-76) years, and 45.1% were women. The ultimate hospital mortality was 25.7%. The median PIR for patients was 8.5 (IQR, 6.9-10.8; full range, 1.0-23.5), and varied substantially among individual ICUs. The association between PIR and ultimate hospital mortality was U-shaped; there was a reduction in the odds of mortality associated with an increasing PIR up to 7.5 after which the odds of mortality increased again significantly (average patient mortality for lowest PIR, 22%; PIR of 7.5, 15%; highest PIR, 19%; P = .003). A similar U-shaped association was seen for PIR and mortality in the ICU (nadir of mortality at a PIR of 7.8, P < .001). Conclusions and Relevance: PIR varied across UK ICUs. The optimal PIR in this cohort of UK ICU patients was 7.5, with significantly increased ICU and hospital mortality above and below this ratio. The number of patients cared for by 1 intensivist may impact patient outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,298 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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