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Enregistrement W3000622466 · doi:10.1177/0885066619899653

Costs and Outcomes of Patients Admitted to the Intensive Care Unit With Cancer

2020· article· en· W3000622466 sur OpenAlexaffabout
Bo Zheng, Peter M. Reardon, Shannon M. Fernando, Colleen Webber, Kednapa Thavorn, Laura H. Thompson, Peter Tanuseputro, Laveena Munshi, Kwadwo Kyeremanteng

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitCancerOdds ratioConfidence intervalRetrospective cohort studyInternal medicineComorbidityMalignancyLogistic regressionCohortEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cancer is associated with significant health-care expenditure, but few studies have examined the cost of patients with cancer in the intensive care unit (ICU). We aimed to describe the costs and outcomes of patients admitted to the ICU with cancer. Methods: We conducted a retrospective cohort study of patients admitted between 2011 and 2016 to 2 tertiary-care ICUs. We included patients with a cancer-related most responsible diagnosis using International Classification of Disease, 10th Revision, Canada codes. We compared costs and outcomes of patients having cancer with noncancer controls matched for age, sex, and Elixhauser comorbidity score. We used logistic regression to determine predictors of mortality among patients with cancer. Results: There were 1022 patients with cancer during the study period. Mean age was 63.2 years and 577 (56.5%) were male. Inhospital mortality for all patients with cancer was 24.0%. Total cost per patient was higher for patients with cancer compared to noncancer patients (CAD$57 084 vs CAD$40 730; P < .001) but there were no differences in the cost per day (CAD$2868 vs CAD$2887; P = .76) or ICU cost (CAD$30 495 vs CAD$29 382; P = .42). Among patients with cancer, the cost per day was higher for nonsurvivors (CAD$3477 vs CAD$2677; P < .001). Liver disease (odds ratio [OR]: 2.96; 95% confidence interval [CI]: 1.22-7.81), mechanical ventilation (OR: 1.73; 95% CI: 1.25-2.39), hematologic malignancy (OR: 3.88; 95% CI: 2.31-6.54), and unknown primary site (OR: 2.13; 95% CI: 1.36-3.35) were independently associated with mortality in patients with cancer. Conclusion: Patients admitted to the ICU with cancer did not differ in cost per day, ICU cost, or mortality compared to matched noncancer controls. Among patients with cancer, nonsurvivors had significantly higher cost per day compared to survivors. Hematologic and unknown primaries, liver disease, and mechanical ventilation were independently associated with mortality in patients with cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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