Characteristics, clinical course, and outcomes of homeless and non-homeless patients admitted to ICU: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about homeless patients in intensive care units (ICUs). OBJECTIVES: To compare clinical characteristics, treatments, and outcomes of homeless to non-homeless patients admitted to four ICUs in a large inner-city academic hospital. METHODS: 63 randomly-selected homeless compared to 63 age-, sex-, and admitting-ICU-matched non-homeless patients. RESULTS: Compared to matched non-homeless, homeless patients (average age 48±12 years, 90% male, 87% admitted by ambulance, 56% mechanically ventilated, average APACHE II 17) had similar comorbidities and illness severity except for increased alcohol (70% vs 17%,p<0.001) and illicit drug(46% vs 8%,p<0.001) use and less documented hypertension (16% vs 40%,p = 0.005) or prescription medications (48% vs 67%,p<0.05). Intensity of ICU interventions was similar except for higher thiamine (71% vs 21%,p<0.0001) and nicotine (38% vs 14%,p = 0.004) prescriptions. Homeless patients exhibited significantly lower Glasgow Coma Scores and significantly more bacterial respiratory cultures. Longer durations of antibiotics, vasopressors/inotropes, ventilation, ICU and hospital lengths of stay were not statistically different, but homeless patients had higher hospital mortality (29% vs 8%,p = 0.005). Review of all deaths disclosed that withdrawal of life-sustaining therapy occurred in similar clinical circumstances and proportions in both groups, regardless of family involvement. Using multivariable logistic regression, homelessness did not appear to be an independent predictor of hospital mortality. CONCLUSIONS: Homeless patients, admitted to ICU matched to non-homeless patients by age and sex (characteristics most commonly used by clinicians), have higher hospital mortality despite similar comorbidities and illness severity. Trends to longer durations of life supports may have contributed to the higher mortality. Additional research is required to validate this higher mortality and develop strategies to improve outcomes in this vulnerable population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».