Predictors of ICU Mortality among Mechanically Ventilated Patients: An Inception Cohort Study from a Tertiary Care Center in Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Background. Mechanical ventilation is a life-saving intervention for patients with critical illnesses, yet it is associated with higher mortality in resource-constrained settings. This study intended to determine factors associated with the mortality of mechanically ventilated adult intensive care unit (ICU) patients. Methods. A one-year retrospective inception cohort study was conducted using manual chart review in ICU patients (age >13) admitted to Tikur Anbessa Specialized Hospital (Addis Ababa, Ethiopia) from September 2019 to September 2020; mechanically ventilated patients were followed to hospital discharge. Demographic, clinical, and outcome data were collected; logistic regression was used to determine mortality predictors in the ICU. Result. A total of 160 patients were included; 85/160 (53.1%) were females and the mean (SD) age was 38.9 (16.2) years. The commonest indication for ICU admission was a respiratory problem (n = 97/160, 60.7%). ICU and hospital mortality were 60.7% (n = 97/160) and 63.1% (n = 101/160), respectively. Coma (Glasgow Coma Score <8 or 7 with an endotracheal tube (7T)) (adjusted odds ratio [AOR] 6.3, 95% confidence interval 1.19–33.00), cardiovascular diagnosis (AOR 5.05 [1.80–14.15]), and a very low serum albumin level (<2 g/dl) (AOR 4.9 [1.73–13.93]) were independent predictors of mortality ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo><</a:mo> <a:mn>0.05</a:mn> </a:math> ). The most commonly observed complication was ICU acquired infection (n = 48, 30%). Conclusions. ICU mortality in ventilated patients is high. Coma, a very low serum albumin level (<2 g/dl), and cardiovascular diagnosis were independent predictors of mortality. A multifaceted approach focused on developing and implementing context appropriate guidelines and improving skilled healthcare worker availability may prove effective in reducing mortality.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».