Clinical Predictors for Unsafe Direct Discharge Home Patients From Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe factors (demographics and clinical characteristics) that predict patients who are at an increased risk of adverse events or unplanned return visits to a health-care facility following discharge direct to home (DDH) from intensive care units (ICUs). METHODS: Prospective cohort study of all adult patients who survived their stay in our medical-surgical-trauma ICU between February 2016 and 2017 and were discharged directly home. Patients were followed for 8 weeks postdischarge. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to identify factors associated with adverse events or unplanned return visits to a health-care facility following DDH from ICU. RESULTS: < .2) were identified in the univariable analysis: prior substance abuse (odds ratio [OR] of URV of 2.50 [95% confidence interval: 1.08-5.80], hepatitis (OR: 6.92 [1.68-28.48]), sepsis (OR: 11.03 [1.19-102.29]), admission nine equivalents of nursing manpower score (NEMS) <24 (OR: 2.28 [1.03-5.04], no fixed address (OR: 22.9 [1.2-437.3]), ICU length of stay (LOS) <2 days (OR: 2.95 [1.28-6.78]), home discharge within London, Ontario (OR: 2.44 [1.00-5.92]), and left against medical advice (AMA; OR: 6.06 [2.04-17.98]). CONCLUSIONS: Our study identified 8 covariates that were potential predictors of URV: prior substance abuse, hepatitis, sepsis, admission NEMS <24, no fixed address, ICU LOS <2 days, home discharge within London, Ontario, and left AMA. The practice of direct discharges home from the ICU would benefit from adequately powered multicenter study in order to construct a clinical prediction model (that would require further testing and validation).
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».