Determinants of Direct Discharge Home From Critical Care Units: A Population-Based Cohort Analysis*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe trends and patient and system factors associated with direct discharge from critical care to home in a large health system. DESIGN: Population-based cohort study of direct discharge to home rates annually over 10 years. We used a multivariable, multilevel random-effects regression model to analyze current factors associated with direct discharge home in a subcohort from the most recent 2 years. SETTING: One hundred seventy-four ICUs in 101 hospitals in Ontario. PATIENTS: All patients discharged from an ICU between April 1, 2007, and March 31, 2017. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Overall, 237,200 patients (21.1%) were discharged directly home from an ICU. The rate of direct discharge to home increased from 18.6% in 2007 to 23.1% in 2017 (annual increase of 1.02; 95% CI, 1.02-1.03). There were marked variations in rates of direct discharge to home across all critical care units. For medical and surgical units, the median odds ratio was 1.76 (95% CI, 1.59-1.92). In these units, direct discharge to home was associated with younger age (odds ratio, 0.36; 95% CI, 0.34-0.39 for age 80-105 vs age 18-39), fewer comorbidities (odds ratio, 1.74; 95% CI, 1.63-1.85 for Charlson comorbidity index of 0 vs 2), diagnoses of overdose/poisoning (odds ratio, 1.35; 95% CI, 1.23-1.47) and diabetic complications (odds ratio, 1.35; 95% CI, 1.2-1.51), and admission after a same-day procedure (odds ratio, 2.82; 95% CI, 2.46-3.23 compared with emergency department). ICU occupancy was inversely associated with direct discharge to home with an odds ratio of 0.88 (95% CI, 0.87-0.88) for each 10% increase. CONCLUSIONS: High rates of direct discharge to home with evidence of significant practice variation combined with identifiable patient characteristics suggest that further evaluation of this increasingly common transition in care is warranted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».