Mortality of hospitalised internal medicine patients bedspaced to non-internal medicine inpatient units: retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare inhospital mortality of general internal medicine (GIM) patients bedspaced to off-service wards with GIM inpatients admitted to assigned GIM wards. METHOD: A retrospective cohort study of consecutive GIM admissions between 1 January 2015 and 1 January 2016 was conducted at a large tertiary care hospital in Canada.Inhospital mortality was compared between patients admitted to off-service wards (bedspaced) and assigned GIM wards using a Cox proportional hazards model and a competing risk model. Sensitivity analyses included propensity score and pair matching based on GIM service team, workload, demographics, time of admission, reasons for admission and comorbidities. RESULTS: Among 3243 consecutive GIM admissions, more than a third (1125, 35%) were bedspaced to off-service wards with the rest (2118, 65%) admitted to assigned GIM wards. In hospital, 176 (5%) patients died: 88/1125 (8%) bedspaced patients and 88/2118 (4%) assigned GIM ward patients. Compared with assigned GIM wards patients, bedspaced patients had an HR of 3.42 (95% CI 2.23 to 5.26; P<0.0001) for inhospital mortality at admission, which then decreased by HR of 0.97 (95% CI 0.94 to 0.99; P=0.0133) per day in hospital. Competing risk models and sensitivity analyses using propensity scores and pair matching yielded similar results. CONCLUSIONS: Bedspaced patients had significantly higher inhospital mortality than patients admitted to assigned GIM wards. The risk was highest at admission and subsequently declined. The results of this single centre study may not be generalisable to other hospitals and may be influenced by residual confounding. Despite these limitations, the relationship between bedspacing and patient outcomes requires investigation at other institutions to determine if this common practice represents a modifiable patient safety indicator.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».