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Enregistrement W4309902614 · doi:10.1155/2022/4815734

Examination of Impact of After-Hours Admissions on Hospital Resource Use, Patient Outcomes, and Costs

2022· article· en· W4309902614 sur OpenAlexaff
Charlenn Skead, Laura H. Thompson, Hanna Kuk, Ariel Hendin, Moosa Yasir Hamood Al Abri, Yasmeen Choudhri, Tim Ramsay, Brent Herritt, Kwadwo Kyeremanteng

Notice bibliographique

RevueCritical Care Research and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitEmergency medicineCohortComorbidityMechanical ventilationPediatricsDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Nighttime and weekends in hospital and intensive care unit (ICU) contexts are thought to present a greater risk for adverse events than daytime admissions. Although some studies exist comparing admission time with patient outcomes, the results are contradictory. No studies currently exist comparing costs with the time of admission. We investigated the differences in-hospital mortality, ICU length of stay, ICU mortality, and cost between daytime and nighttime admissions. Methods. All adult patients (≥18 years of age) admitted to a large academic medical-surgical ICU between 2011 and 2015 were included. Admission cohorts were defined as daytime (8:00–16:59) or nighttime (17:00–07:59). Student’s t-tests and chi-squared tests were used to test for associations between days spent in the ICU, days on mechanical ventilation, comorbidities, diagnoses, and cohort membership. Regression analysis was used to test for associations between patient and hospitalization characteristics and in-hospital mortality and total ICU costs. Results. The majority of admissions occurred during nighttime hours (69.5%) with no difference in the overall Elixhauser comorbidity score between groups ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.22</a:mn> </a:math> ). Overall ICU length of stay was 7.96 days for daytime admissions compared to 7.07 days ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.001</c:mn> </c:math> ) for patients admitted during nighttime hours. Overall mortality was significantly higher in daytime admissions (22.5% vs 20.6, <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>p</e:mi> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>0.012</e:mn> </e:math> ); however, ICU mortality was not different. The average MODS was 2.9 with those admitted during the daytime having a significantly higher MODS (3.0, <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>p</g:mi> <g:mo>=</g:mo> <g:mn>0.046</g:mn> </g:math> ). Total ICU cost was significantly higher for daytime admissions ( <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>p</i:mi> <i:mo>=</i:mo> <i:mn>0.003</i:mn> </i:math> ). Adjusted ICU mortality was similar in both groups despite an increased rate of adverse events for nighttime admissions. Daytime admissions were associated with increased cost. There was no difference in all hospital total cost or all hospital direct cost between groups. These findings are likely due to the higher severity of illness in daytime admissions. Conclusion. Daytime admissions were associated with a higher severity of illness, mortality rate, and ICU cost. To further account for the effect of staffing differences during off-hours, it may be beneficial to compare weekday and weeknight admission times with associated mortality rates.

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)0,027
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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