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Enregistrement W3117000364 · doi:10.1177/0885066620984410

After-Hours/Nighttime Transfers Out of the Intensive Care Unit and Patient Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3117000364 sur OpenAlexaffabout
Anton Moshynskyy, Jonathan Mailman, Eric Sy

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthoritySaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyCochrane LibraryConfidence intervalOdds ratioMeta-analysisIntensive care unitMEDLINEEmergency medicineIntensive careSystematic reviewCINAHLHospital medicinePediatricsInternal medicineIntensive care medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We evaluated the effects of after-hours/nighttime patient transfers out of the ICU on patient outcomes, by performing a systematic review and meta-analysis (PROSPERO CRD 42017074082). Data Sources: MEDLINE, PubMed, EMBASE, Google Scholar, CINAHL, and the Cochrane Library from 1987-November 2019. Conference abstracts from the Society of Critical Care Medicine, American Thoracic Society, CHEST, Critical Care Canada Forum, and European Society of Intensive Care Medicine from 2011-2019. Data Extraction: Observational or randomized studies of adult ICU patients were selected if they compared after-hours transfer out of the ICU to daytime transfer on patient outcomes. Case reports, case series, letters, and reviews were excluded. Study year, country, design, co-variates for adjustment, definitions of after-hours, mortality rates, ICU readmission rates, and hospital length of stay (LOS) were extracted. Data Synthesis: We identified 3,398 studies. Thirty-one observational studies (1,418,924 patients) were selected for the systematic review and meta-analysis. Included studies had varying definitions of after-hours, with the after-hours period starting anytime between 16:00-22:00 and ending between 06:00-09:00. Approximately 16% of transfers occurred after-hours. After-hours transfers were associated with increased in-hospital mortality for both unadjusted (odds ratio [OR] 1.51, 95% confidence interval [CI] 1.30-1.75, I 2 = 96%, number of studies [n] = 26, P < 0.001, low certainty) and adjusted (OR 1.32, 95% CI 1.25-1.38, I 2 = 33%, n = 10, P < 0.001, low certainty) data, compared to daytime transfers. They were also associated with increased ICU readmission (pooled unadjusted OR 1.28, 95% CI 1.18-1.38, I 2 = 85%, n = 17, P < 0.001, low certainty) and longer hospital LOS (standardized mean difference 0.13, 95% CI 0.09-0.18, I 2 = 93%, n = 9, P < 0.001, low certainty), compared to daytime transfers. Conclusions: After-hours transfers out of the ICU are associated with increased in-hospital mortality, ICU readmission, and hospital LOS, across many settings. While the certainty of evidence is low, future research is needed to reduce the number and effects of after-hours transfers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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