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Enregistrement W3012634903 · doi:10.1186/s13104-020-04951-4

Medical surveillance unit: patient characteristics, outcome, and quality of care in Saskatchewan, Canada

2020· article· en· W3012634903 sur OpenAlexafffundabout
Karl Vantomme, Md Muniruzzaman Siddiqui, Kish Lyster

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthoritySaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicineAsthmaPneumoniaAlcohol abuseDiabetes mellitusMortality rateCOPDEmergency departmentPediatricsEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Intermediate care units provide a high level of care to complex patients and are becoming increasingly popular in North America. Despite the growing popularity of Intermediate care units, very little is known about them. This study explored a typical Intermediate care unit, identifying patient characteristics including demographics, comorbidities, length of stay, as well as primary and secondary diagnosis and mortality. RESULTS: A total of 200 patients chart were reviewed, of which, 102 were male, and 89 patients were younger than 65 years old. Diabetes, hypertension, and chronic obstructive pulmonary disease were common among patients with a prevalence of 33.5%, 56%, and 32.5%, respectively. Alcohol use disorder, asthma, liver disease and IV drug abuse were much more common in patients younger than 65 years. The average length of stay was 5.31 days regardless of age. Almost two-thirds of the patients in the Intermediate care unit were admitted directly from the emergency room. The mortality rate among the patients studied was 9.5%. The most common admitting diagnosis was respiratory diseases such as chronic obstructive pulmonary disease or Pneumonia (38.0%), followed by cardiac disorders which were predominantly arrhythmias and congestive heart failure (27.0%).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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