The association between cardiac intensive care unit mechanical ventilation volumes and in-hospital mortality
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The incidence of respiratory failure and use of invasive or non-invasive mechanical ventilation (MV) in the cardiac intensive care units (CICUs) is increasing. While institutional MV volumes are associated with reduced mortality in medical and surgical ICUs, this volume-mortality relationship has not been characterized in the CICU. METHODS AND RESULTS: National population-based data were used to identify patients admitted to CICUs (2005-2015) requiring MV in Canada. CICUs were categorized into low (≤100), intermediate (101-300), and high (>300) volume centres based on spline knots identified in the association between annual MV volume and mortality. Outcomes of interest included all-cause in-hospital mortality, the proportion of patients requiring prolonged MV (>96 h) and CICU length of stay (LOS). Among 47 173 CICU admissions requiring MV, 89.5% (42 200) required invasive MV. The median annual CICU MV volume was 43 (inter-hospital range 1-490). Compared to low-volume centres (35.9%), in-hospital mortality was lower in intermediate [29.2%, adjusted odds ratio (aOR) 0.84, 95% confidence interval (CI) 0.72-0.97, P = 0.019] and high-volume (18.2%; aOR 0.82, 95% CI 0.66-1.02, P = 0.076) centres. Prolonged MV was higher in low-volume (29.2%) compared to high-volume (14.8%, aOR 0.70, 95% CI 0.55-0.89, P = 0.003) and intermediate-volume (23.0%, aOR 0.85, 95% CI 0.68-1.06, P = 0.14] centres. Mortality and prolonged MV were lower in percutaneous coronary intervention (PCI)-capable and academic centres, but a shorter CICU LOS was observed only in subgroup of PCI-capable intermediate- and high-volume hospitals. CONCLUSIONS: In a national dataset, we observed that higher CICU MV volumes were associated with lower incidence of in-hospital mortality, prolonged MV, and CICU LOS. Our data highlight the need for minimum MV volume benchmarks for CICUs caring for patients with respiratory failure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».