Outcomes and clinical practice in patients with COVID-19 admitted to the intensive care unit in Montréal, Canada: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is responsible for millions of infections worldwide, and a substantial number of these patients will be admitted to the intensive care unit (ICU). Our objective was to describe the characteristics, outcomes and management of critically ill patients with COVID-19 pneumonia at a single designated pandemic centre in Montréal, Canada. METHODS: A descriptive analysis was performed on consecutive critically ill patients with COVID-19 pneumonia admitted to the ICU at the Jewish General Hospital, a designated pandemic centre in Montréal, between Mar. 5 and May 21, 2020. Complete follow-up data corresponding to death or discharge from hospital health records were included to Aug. 4, 2020. We summarized baseline characteristics, management and outcomes, including mortality. RESULTS: A total of 106 patients were included in this study. Twenty-one patients (19.8%) died during their hospital stay, and the ICU mortality was 17.0% (18/106); all patients were discharged home or died, except for 4 patients (2 awaiting a rehabilitation bed and 2 awaiting long-term care). Twelve of 65 patients (18.5%) requiring mechanical ventilation died. Prone positioning was used in 29 patients (27.4%), including in 10 patients who were spontaneously breathing; no patient was placed on extracorporeal membrane oxygenation. High-flow nasal cannula was used in 51 patients (48.1%). Acute kidney injury was the most common complication, seen in 20 patients (18.9%), and 12 patients (11.3%) required renal replacement therapy. A total of 53 patients (50.0%) received corticosteroids. INTERPRETATION: Our cohort of critically ill patients with COVID-19 had lower mortality than that previously described in other jurisdictions. These findings may help guide critical care decision-making in similar health care systems in further COVID-19 surges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».