Impact of Intensive Care Unit Readmissions on Patient Outcomes and the Evaluation of the National Early Warning Score to Prevent Readmissions: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit (ICU) readmissions have been shown to increase a patient's in-hospital mortality and length of stay (LOS). Despite this, no methods have been set in place to prevent readmissions from occurring. OBJECTIVE: The aim of this literature review was to evaluate the impact of ICU readmission on patient outcomes and to evaluate the effect of using a risk stratification tool, the National Early Warning Score (NEWS), on ICU readmissions. METHODS: A database search was performed on PubMed, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature, Google Scholar, and ProQuest. In the initial search, 2028 articles were retrieved; after inclusion and exclusion criteria were applied, 12 articles were ultimately used in this literature review. RESULTS: This literature review found that patients readmitted to the ICU have an increased mortality rate and LOS at the hospital. The sample sizes in the reviewed studies ranged from 158 to 745,187 patients. Readmissions were most commonly associated with respiratory issues about 18% to 59% of the time. The NEWS has been shown to detect early clinical deterioration in a patient within 24 hours of transfer, with a 95% CI of 0.89 to 0.94 (P<.001), a sensitivity of 93.6% , and a specificity of 82.2%. CONCLUSIONS: ICU readmissions are associated with worse patient outcomes, including hospital mortality and increased LOS. Without the use of an objective screening tool, the provider has been solely responsible for the decision of patient transfer. Assessment with the NEWS could be helpful in decreasing the frequency of inappropriate transfers and ultimately ICU readmission.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».