Retrospective Assessment of the Standardized Mortality Ratio as a Measure of the Quality of Care in a Major Intensive Care Unit in the Republic of Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The standardized mortality ratio (SMR) is commonly used to assess the overall quality of care by comparing the observed hospital mortality with the mortality predicted by statistical models. If the observed deaths are less than the predicted, the overall quality of care can be considered high; in the opposite case, it is low. Aim: The aim of the study was to assess the overall quality of care in an intensive care unit (ICU) during the period of 2012 to 2017. We also reported our experience and lessons learned throughout the surveillance period. Methods: A retrospective study design was adopted. Healthcare-associated infections (HAI–ICU) protocol v1.1 was used in a major ICU for a period of 6 years. All patients admitted to the ICU during the surveillance period were included in the study. The SMR was measured. Results: During the 6-year period, 1067 patients were admitted and remained hospitalized for more than 48 hours; 207 patients' discharge status was reported as “death”, compared to 309 deaths predicted based on the SAPS II score. The overall mean observed mortality rate during the study period was 19.4%, as opposed to 28.95% for the predicted mortality. The overall mean SMR was 0.62 (IQR 0.49-0.82). Difficulties were faced due to the lack of surveillance software, but they were overcome by the use of a freely available web-based form. Conclusions: The overall quality of ICU care is considered to correspond to high-quality standards, since standardized mortality rates during the study period were lower than one. The use of the web-based form as an alternative solution to the surveillance software performed well in terms of recording data.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».