Hospital outcomes of children admitted to intensive care in British Columbia via interfacility transfer versus direct admission from 2015 to 2017: a descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Pediatric intensive care relies on having experienced and effective transport systems to transfer critically ill children to the appropriate centre for care. Our aim was to compare hospital outcomes among children admitted directly to a pediatric intensive care unit (PICU) with those of children transferred from another facility. <h3>Methods:</h3> We conducted a descriptive study using electronic medical records and the PICU database from the BC Children’s Hospital. Patients admitted to the PICU from January 2015 to December 2017 were included. We excluded patients who were admitted electively, were admitted for recovery postoperatively, or had inconsistent or out-of-range addresses. We compared hospital mortality rates, use of mechanical ventilation within 24 hours of admission and length of PICU stay between children admitted directly from the BC Children’s Hospital emergency department and those transferred from a referring institution. <h3>Results:</h3> During the study period, there were 870 unique admissions comprising 386 direct admissions and 484 transferred patients. Transported patients were younger, were more critically ill on presentation and required longer stays. The proportions of children who died and of children who required mechanical ventilation within 24 hours of admission were higher in the transported group than in the group admitted directly from the emergency department (8.3% v. 3.9%, <i>p</i> = 0.008, and 75.8% v. 58.0%, <i>p</i> < 0.001, respectively). <h3>Interpretation:</h3> Mortality rate and use of intensive care resources were higher among children who were transported. Further research is needed to examine the key factors driving the differences in outcomes, including the severity of illness on first presentation, transport team composition, and transport distance and duration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».