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Enregistrement W4214846748 · doi:10.1177/08850666221084908

Increased Mortality and Costs Associated with Adverse Events in Intensive Care Unit Patients

2022· article· en· W4214846748 sur OpenAlexaffabout
Nathan Cantor, Kevin Durr, Kylie McNeill, Laura H. Thompson, Shannon M. Fernando, Peter Tanuseputro, Kwadwo Kyeremanteng

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortMontfort HospitalBruyèreUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitEmergency medicineAdverse effectLogistic regressionOdds ratioPsychological interventionPopulationIntensive careIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adverse events (AEs) are defined as unintended complications occurring to patients as a result of medical care. AEs are especially prevalent in the intensive care unit (ICU) setting and may lead to negative patient outcomes. Although many studies have examined the impact of AEs on patient outcomes, few have investigated their associated costs. Methods: The study population consisted of 17 173 adult patients (≥18 years of age) who were admitted to the ICU at The Ottawa Hospital (TOH) between 2011 and 2016. AEs were categorized using an established International Classification of Diseases 10th revision (ICD-10) patient safety indicators (PSI) system for AE detection. Logistic regression was performed to determine the association between AEs and in-hospital outcomes, including mortality. In addition, we constructed a generalized linear model to assess the independent association between AEs and total hospital costs. Results: Patients who experienced an AE had longer total hospital and ICU lengths of stay, required more invasive ICU interventions, had more complex discharge plans, and experienced higher rates of in-hospital mortality compared to those who did not experience an AE. Average total hospital costs and ICU-specific costs were higher among patients who experienced an AE ($72 718; $46 715) relative to their counterparts ($20 543; $16 217), but the per day cost was comparable in both groups. After controlling for age, sex, patient comorbidities, and illness severity, AEs were significantly associated with an increased odds of mortality (OR = 1.13, 95% CIs = 1.04, 1.22) and total average costs (Cost Ratio = 1.04, 95% CIs = 1.06, 1.08). The most impactful AE subtypes from a cost- and patient-perspective were hospital-acquired infections (HAI) and cardiac-related AEs. Conclusion: Incidence of AEs among ICU patients is associated with higher patient mortality and elevated costs. Specific causes of these AEs should be investigated, with further protocols and interventions developed to reduce their occurrence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
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)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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