Impact of COVID-19 on non-COVID intensive care unit service utilization, case mix and outcomes: A registry-based analysis from India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been responsible for over 3.4 million deaths globally and over 25 million cases in India. As part of the response, India imposed a nation-wide lockdown and prioritized COVID-19 care in hospitals and intensive care units (ICUs). Leveraging data from the Indian Registry of IntenSive care, we sought to understand the impact of the COVID-19 pandemic on critical care service utilization, case-mix, and clinical outcomes in non-COVID ICUs. Methods: We included all consecutive patients admitted between 1 st October 2019 and 27 th September 2020. Data were extracted from the registry database and included patients admitted to the non-COVID or general ICUs at each of the sites. Outcomes included measures of resource-availability, utilisation, case-mix, acuity, and demand for ICU beds. We used a Mann-Whitney test to compare the pre-pandemic period (October 2019 - February 2020) to the pandemic period (March-September 2020). In addition, we also compared the period of intense lockdown (March-May 31 st 2020) with the pre-pandemic period. Results: There were 3424 patient encounters in the pre-pandemic period and 3524 encounters in the pandemic period. Comparing these periods, weekly admissions declined (median [Q1 Q3] 160 [145,168] to 113 [98.5,134]; p=0.00002); unit turnover declined (median [Q1 Q3] 12.1 [11.32,13] to 8.58 [7.24,10], p<0.00001), and APACHE II score increased (median [Q1 Q3] 19 [19,20] to 21 [20,22] ; p<0.00001). Unadjusted ICU mortality increased (9.3% to 11.7%, p=0.01519) and the length of ICU stay was similar (median [Q1 Q3] 2.11 [2, 2] vs. 2.24 [2, 3] days; p=0.15096). Conclusion: Our registry-based analysis of the impact of COVID-19 on non-COVID critical care demonstrates significant disruptions to healthcare utilization during the pandemic and an increase in the severity of illness.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».