Reassessing access to intensive care using an estimate of the population incidence of critical illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The consistently observed male predominance of patients in intensive care units (ICUs) has raised concerns about gender-based disparities in ICU access. Comparing rates of ICU admission requires choosing a normalizing factor (denominator), and the denominator usually used to compare such rates between subpopulations is the size of those subpopulations. However, the appropriate denominator is the number of people whose medical condition warranted ICU care. We devised an estimate of the number of critically ill people in the general population, and used it to compare rates of ICU admission by gender and income. METHODS: This population-based, retrospective analysis included all adults in the Canadian province of Manitoba, 2004-2015. We created an estimate for the number of critically ill people who warrant ICU care, and used it as the denominator to generate critical illness-normalized rates of ICU admission. These were compared to the usual population-normalized rates of ICU care. RESULTS: Men outnumbered women in ICUs for all age groups; population-normalized male:female rate ratios significantly exceed 0 for every age group, ranging from 1.15 to 2.10. Using critical-illness normalized rates, this male predominance largely disappeared; critically ill men and women aged 45-74 years were admitted in equivalent proportions (critical-illness normalized rate ratios 0.96-1.01). While population-normalized rates of ICU care were higher in lower income strata (p < 0.001), the gradient for critical illness-based rates was reversed (p < 0.001). CONCLUSIONS: Across a 30-year adult age span, the male predominance of ICU patients was accounted for by higher estimated rates of critical illness among men. People in lower income strata had lower critical-illness normalized rates of ICU admission. Our methods highlight that correct inferences about access to healthcare require calculating rates using denominators appropriate for this purpose.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».