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Enregistrement W4206783573 · doi:10.1002/jhm.2734

Bedspacing and clinical outcomes in general internal medicine: A retrospective, multicenter cohort study

2022· article· en· W4206783573 sur OpenAlexaffabout
Vanessa E. Zannella, Hae Young Jung, Michael Fralick, Lauren Lapointe‐Shaw, Jessica J. Liu, Adina Weinerman, Janice L. Kwan, Terence Tang, Shail Rawal, Thomas E. MacMillan, Anthony D. Bai, Sudeep S. Gill, Jiamin Shi, Chaim M. Bell, Fahad Razak, Amol A. Verma

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityTrillium Health CentreHealth Sciences CentreSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyHospital medicineMEDLINECohort studyMulticenter studyIntensive care medicineFamily medicineInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Admitting hospitalized patients to off-service wards ("bedspacing") is common and may affect quality of care and patient outcomes. OBJECTIVE: To compare in-hospital mortality, 30-day readmission to general internal medicine (GIM), and hospital length-of-stay among GIM patients admitted to GIM wards or bedspaced to off-service wards. DESIGN, PARTICIPANTS, AND MEASURES: Retrospective cohort study including all emergency department admissions to GIM between 2015 and 2017 at six hospitals in Ontario, Canada. We compared patients admitted to GIM wards with those who were bedspaced, using multivariable regression models and propensity score matching to control for patient and situational factors. KEY RESULTS: Among 40,440 GIM admissions, 10,745 (26.6%) were bedspaced to non-GIM wards and 29,695 (73.4%) were assigned to GIM wards. After multivariable adjustment, bedspacing was associated with no significant difference in mortality (adjusted hazard ratio 0.95, 95% confidence interval [CI]: 0.86-1.05, p = .304), slightly shorter median hospital length-of-stay (-0.10 days, 95% CI:-0.20 to -0.001, p = .047) and lower 30-day readmission to GIM (adjusted OR 0.89, 95% CI: 0.83-0.95, p = .001). Results were consistent when examining each hospital individually and outcomes did not significantly differ between medical or surgical off-service wards. Sensitivity analyses focused on the highest risk patients did not exclude the possibility of harm associated with bedspacing, although adverse outcomes were not significantly greater. CONCLUSIONS: Overall, bedspacing was associated with no significant difference in mortality, slightly shorter hospital length-of-stay, and fewer 30-day readmissions to GIM, although potential harms in high-risk patients remain uncertain. Given that hospital capacity issues are likely to persist, future research should aim to understand how bedspacing can be achieved safely at all hospitals, perhaps by strengthening the selection of low-risk patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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