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Enregistrement W2984867427 · doi:10.1111/1475-6773.13215

Examining mechanisms for gender differences in admission to intensive care units

2019· article· en· W2984867427 sur OpenAlexafffundabout
Andrea Hill, Clare D. Ramsey, Peter Dodek, Jean Kozek, Randy Fransoo, Robert Fowler, Malcolm Doupe, Hubert Wong, Damon C. Scales, Allan Garland

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHIV Legal NetworkManitoba HealthUniversity of British ColumbiaHealth Sciences CentreCentre for Advancing Health OutcomesProvidence Health CareUniversity of ManitobaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCanadian Frailty Network
Mots-clésMedicineSpouseTriageHazard ratioOdds ratioEmergency medicineObservational studyLogistic regressionIntensive carePopulationHealth careProportional hazards modelDemographyRetrospective cohort studyConfidence intervalInternal medicineIntensive care medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate whether the male predominance of older people admitted to intensive care units (ICUs) is due to gender differences in the presence of spouses, partners, or children; rates of gender-specific disease; or triage decisions made by health system personnel. DATA SOURCES AND COLLECTION: Three population-based datasets, 2004-2012, of Canadians ≥65 years: provincial health care data from Manitoba (n = 250 190) and national data of nursing home residents (n = 133 982) and community-based homecare recipients (n = 210 090). STUDY DESIGN: Retrospective observational study, using multivariable Cox proportional hazards and logistic regression. PRINCIPAL FINDINGS: Males predominated in ICU admissions: from Manitoba (hazard ratio [HR] = 1.87, 95% CI = 1.80-1.95), nursing homes (HR = 1.47, 1.35-1.60), and homecare (odds ratio = 1.14, 1.11-1.17). Adjustment for spouses, partners, and children did not attenuate this effect. The HR for gender was lower by 13.5 percent, relative, after excluding ICU care for cardiac causes. Male predominance was not present during a second ICU admission among survivors of a first ICU-containing hospitalization (HR = 1.07, 0.96-1.20). CONCLUSIONS: In three older cohorts, the male predominance of ICU admission was not explained by gender differences in the presence of a spouse, partner, or children, or cardiac disease rates. The third finding suggests that triage bias is unlikely to be responsible for the male predominance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,472
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,037 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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