Association of a Novel Index of Hospital Capacity Strain with Admission to Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Prior approaches to measuring healthcare capacity strain have been constrained by using individual care units, limited metrics of strain, or general, rather than disease-specific, populations. Objectives We sought to develop a novel composite strain index and measure its association with intensive care unit (ICU) admission decisions and hospital outcomes. Methods Using more than 9.2 million acute care encounters from 27 Kaiser Permanente Northern California and Penn Medicine hospitals from 2013 to 2018, we deployed multivariable ridge logistic regression to develop a composite strain index based on hourly measurements of 22 capacity-strain metrics across emergency departments, wards, step-down units, and ICUs. We measured the association of this strain index with ICU admission and clinical outcomes using multivariable logistic and quantile regression. Results Among high-acuity patients with sepsis (n = 90,150) and acute respiratory failure (ARF; n = 45,339) not requiring mechanical ventilation or vasopressors, strain at the time of emergency department disposition decision was inversely associated with the probability of ICU admission (sepsis: adjusted probability ranging from 29.0% [95% confidence interval, 28.0–30.0%] at the lowest strain index decile to 9.3% [8.7–9.9%] at the highest strain index decile; ARF: adjusted probability ranging from 47.2% [45.6–48.9%] at the lowest strain index decile to 12.1% [11.0–13.2%] at the highest strain index decile; P < 0.001 at all deciles). Among subgroups of patients who almost always or never went to the ICU, strain was not associated with hospital length of stay, mortality, or discharge disposition (all P ≥ 0.13). Strain was also not meaningfully associated with patient characteristics. Conclusions Hospital strain, measured by a novel composite strain index, is strongly associated with ICU admission among patients with sepsis and/or ARF. This strain index fulfills the assumptions of a strong within-hospital instrumental variable for quantifying the net benefit of admission to the ICU for patients with sepsis and/or ARF.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».