Characteristics and Outcomes for Low-Risk Hospital Admissions Admitted to the ICU: A Multisite Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Prognostication following ICU admission can often be determined based on known risk factors, including demographics and illness severity; however, little is known about outcomes of patients deemed to be "low-risk" at the time of hospital admission who subsequently are admitted to the ICU. OBJECTIVES: The objectives of this study were to determine the characteristics, outcomes, and costs for patients requiring ICU admission despite having lower predicted mortality when they were admitted to the hospital. DESIGN SETTING AND PARTICIPANTS: In this historical cohort study, we used a prospectively maintained ICU registry that included all ICU admissions to The Ottawa Hospital for patients 18 years or older from January 2011 to December 2016. We classified patients as low-risk using the Hospital-patient 1-year Mortality Risk at admission score, a hospital admission score validated to predict 1-year mortality. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary outcome was inhospital mortality. Secondary outcomes included adverse events, resource utilization, and costs. RESULTS: < 0.001). For low-risk patients, multivariable logistic regression showed mortality was independently associated with older age (odds ratio, 1.02 per 1 yr; 95% CI, 1.00-1.03 per 1 yr), Multiple Organ Dysfunction Score (odds ratio, 1.42 per 1 point; 95% CI, 1.31-1.54 per 1 point), fluid management adverse events (odds ratio, 2.84; 95% CI, 1.29-6.25), hospital-acquired infections (odds ratio, 1.60; 95% CI, 1.02-2.51), and mechanical ventilation (odds ratio, 1.98; 95% CI, 1.20-3.26). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Despite their robust premorbid status, low-risk patients admitted to the ICU had significant inhospital mortality. Fluid management adverse events, hospital-associated infections, multiple organ dysfunction, and mechanical ventilation are important prognostic factors for low-risk patients.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».