Does Unprecedented ICU Capacity Strain, As Experienced During the COVID-19 Pandemic, Impact Patient Outcome?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether patients admitted to an ICU during times of unprecedented ICU capacity strain, during the COVID-19 pandemic in the United Kingdom, experienced a higher risk of death. DESIGN: Multicenter, observational cohort study using routine clinical audit data. SETTING: Adult general ICUs participating the Intensive Care National Audit & Research Centre Case Mix Programme in England, Wales, and Northern Ireland. PATIENTS: One-hundred thirty-thousand six-hundred eighty-nine patients admitted to 210 adult general ICUs in 207 hospitals. INTERVENTIONS: Multilevel, mixed effects, logistic regression models were used to examine the relationship between levels of ICU capacity strain on the day of admission (typical low, typical, typical high, pandemic high, and pandemic extreme) and risk-adjusted hospital mortality. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In adjusted analyses, compared with patients admitted during periods of typical ICU capacity strain, we found that COVID-19 patients admitted during periods of pandemic high or pandemic extreme ICU capacity strain during the first wave had no difference in hospital mortality, whereas those admitted during the pandemic high or pandemic extreme ICU capacity strain in the second wave had a 17% (odds ratio [OR], 1.17; 95% CI, 1.05-1.30) and 15% (OR, 1.15; 95% CI, 1.00-1.31) higher odds of hospital mortality, respectively. For non-COVID-19 patients, there was little difference in trend between waves, with those admitted during periods of pandemic high and pandemic extreme ICU capacity strain having 16% (OR, 1.16; 95% CI, 1.08-1.25) and 30% (OR, 1.30; 95% CI, 1.14-1.48) higher overall odds of acute hospital mortality, respectively. CONCLUSIONS: For patients admitted to ICU during the pandemic, unprecedented levels of ICU capacity strain were significantly associated with higher acute hospital mortality, after accounting for differences in baseline characteristics. Further study into possible differences in the provision of care and outcome for COVID-19 and non-COVID-19 patients is needed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».