Delayed intensive care unit admission from the emergency department: impact on patient outcomes. A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the impact of delayed admission by more than 4 hours on the outcomes of critically ill patients. METHODS: This was a retrospective observational study in which adult patients admitted directly from the emergency department to the intensive care unit were divided into two groups: Timely Admission if they were admitted within 4 hours and Delayed Admission if admission was delayed for more than 4 hours. Intensive care unit length of stay and hospital/intensive care unit mortality were compared between the groups. Propensity score matching was performed to correct for imbalances. Logistic regression analysis was used to explore delayed admission as an independent risk factor for intensive care unit mortality. RESULTS: During the study period, 1,887 patients were admitted directly from the emergency department to the intensive care unit, with 42% being delayed admissions. Delayed patients had significantly longer intensive care unit lengths of stay and higher intensive care unit and hospital mortality. These results were persistent after propensity score matching of the groups. Delayed admission was an independent risk factor for intensive care unit mortality (OR = 2.6; 95%CI 1.9 - 3.5; p < 0.001). The association of delay and intensive care unit mortality emerged after a delay of 2 hours and was highest after a delay of 4 hours. CONCLUSION: Delayed admission to the intensive care unit from the emergency department is an independent risk factor for intensive care unit mortality, with the strongest association being after a delay of 4 hours.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».