Implementation of Critical Care Response Teams in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether introduction of CCRTs reduced mortality rates among patients who developed a postoperative complication, also referred to as FTR. BACKGROUND: CCRTs were introduced to improve patients' postoperative outcomes. Its effect on FTR continues to be actively investigated. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using administrative data from Ontario, Canada. We identified 810,279 patients admitted to hospital for major surgical procedures between January 2004 and December 2014, with a washout period consisting of the 9 months before and after the implementation of CCRTs in January 2007. Difference-in-differences analysis among patients who developed a postoperative complication (n = 148,882) was used to estimate the association between CCRT implementation and FTR before and after CCRT implementation in hospitals that did - versus did not - implement CCRT during the study period. RESULTS: A total of 810,279 patients were included, of whom 148,882 (18.4%) developed a postoperative surgical complication. Among patients who developed a postoperative complication, the overall proportion of FTR was 9.2% (n = 13,659). Among patients in hospitals that introduced CCRT, the RR of FTR was 0.84, [95% confidence interval (CI) 0.78-0.90] after implementation of CCRT, while over the same time period, the RR was 0.85 (95% CI 0.80-0.91) in hospitals that did not implement CCRT. The RR ratio (difference-indifferences) was 0.99 (95% CI 0.89-1.09). Among patients undergoing orthopedic surgery, the RR ratio was 0.84 (95% CI 0.75-0.95). CONCLUSION: Although implementation of CCRTs in hospitals in Ontario, Canada, did not reduce FTR among all surgical patients having surgery, CCRTs may reduce the risk of FTR among patients having orthopedic surgery.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».