A Pragmatic Method for Identification of Long-Stay Patients in the PICU
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a pragmatic method of identifying long-stay patients (LSPs) in the PICU. METHODS: We surveyed 40 expert stakeholders in 14 Canadian PICUs between February 2015 and March 2015 to identify key factors to use for defining LSPs in the PICU. We then describe a pragmatic method using these factors to analyze 523 admissions to an academic, tertiary-care PICU from February 1, 2015, to January 31, 2016. RESULTS: The overall response rate was 70% (28 of 40). Of respondents, 75% (21of 28) stated that it was important to define LSPs and identified present and future resource consumption (18 of 21 [86%] and 16 of 21 [76%], respectively) as the key reasons for defining LSPs. Respondents valued a definition that was consistent and ranked a percentile cutoff as the preferred analytic method for defining LSPs. Of respondents, 86% (24 of 28) though the LSP definition should include factors other than length of stay. We developed a surrogate marker for LSPs using mechanical ventilation and presence of a central venous catheter in our sample population to compare to varying percentile cutoffs. We identified 108 patients at the 80th percentile as LSPs who used 67% of total bed days and had a median length of stay of 11.3 days. CONCLUSIONS: We present a pragmatic method for the retrospective identification of LSPs in the PICU that incorporates unit- and/or patient-specific characteristics. The next steps would be to validate this method using other patient and/or unit characteristics in different PICUs and over time.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».