MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2610071002 · doi:10.1177/0885066617706651

Neuroscience Intermediate-Level Care Units Staffed by Intensivists: Clinical Outcomes and Cost Analysis

2017· article· en· W2610071002 sur OpenAlexaff
Kwadwo Kyeremanteng, Ariel Hendin, Kalpana Bhardwaj, Kednapa Thavorn, David Neilipovitz, Dalibour Kubelik, Gianni D’Egidio, Grant Stotts, Erin Rosenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineEmergency medicineIntensive care unitMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION:: With an aging population and increasing numbers of intensive care unit admissions, novel ways of providing quality care at reduced cost are required. Closed neurointensive care units improve outcomes for patients with critical neurological conditions, including decreased mortality and length of stay (LOS). Small studies have demonstrated the safety of intermediate-level units for selected patient populations. However, few studies analyze both cost and safety outcomes of these units. This retrospective study assessed clinical and cost-related outcomes in an intermediate-level neurosciences acute care unit (NACU) before and after the addition of an intensivist to the unit's care team. METHODS:: Starting in October 2011, an intensivist-led model was adopted in a 16-bed NACU unit, including daytime coverage by a dedicated intensivist. Data were obtained from all patients admitted 1 year prior to and 2 years after this intervention. Primary outcomes were LOS and hospital costs. Safety outcomes included mortality and readmissions. Descriptive and analytic statistics were calculated. Individual and total patient costs were calculated based on per-day NACU and ward cost estimates and significance measured using bootstrapping. RESULTS:: A total of 2931 patients were included over the study period. Patients were on average 59.5 years and 53% male. The most common reasons for admission were central nervous system (CNS) tumor (27.6%), ischemic stroke (27%), and subarachnoid hemorrhage (11%). Following the introduction of an intensivist, there was a significant reduction in NACU and hospital LOS, by 1 day and 3 days, respectively. There were no differences in readmissions or mortality. Adding an intensivist produced an individual cost savings of US$963 in NACU and US$2687 per patient total hospital stay. CONCLUSION:: An intensivist-led model of intermediate-level neurointensive care staffed by intensivists is safe, decreases LOS, and produces cost savings in a system increasingly strained to provide quality neurocritical care.

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 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)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Intensive Care MedicineMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207