Abstract 14539: Interhospital Differences in the Use of Critical Care Therapies in Coronary Intensive Care Units and Its Association With In-Hospital Mortality: Insights From the Critical Care Cardiology Trials Network
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown wide interhospital variation in cardiovascular intensive care unit (CICU) admission practices and use of critical care restricted therapies and monitoring (CCRx), but little is known about practice differences among tertiary and academic CICUs. Methods: The Critical Care Cardiology Trials Network (CCCTN) is a multicenter registry of tertiary and academic CICUs in the USA and Canada that contributed consecutive patient data in annual 2-month periods from 2017 to 2021. The analysis included 13,318 admissions across 28 sites and compared interhospital variability in CCRx and its association with in-hospital survival. Results: CCRx was provided to 61.4% (interhospital range 28.3 - 86.7%) of CICU patients. Admissions to CICUs in the highest tertile of CCRx utilization, compared with the lower tertile, had a greater burden of comorbidities; less frequently admitted patients with ACS (18.7% vs 35.8%); more frequently admitted cardiac arrest (4.9% vs 2.6%) or cardiogenic shock (5.8% vs 1.9%); and had higher median admission Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) scores (5.0 vs 2.0), lactate (1.9 vs 1.8 mmol/L), and creatinine (1.3 vs 1.1 mg/dL) levels. Unadjusted in-hospital mortality varied widely between CICUs (median 12.6%; range 4.0-23.5%; p<0.001). After adjustment for patient differences, the correlation between CICU provision of CCRx and in-hospital mortality was weak (r=0.287, p<0.001). Conclusions: In a large registry of tertiary and academic CICUs, there was large interhospital variability in the provision of CCRx. The weak adjusted correlation with in-hospital mortality suggests that standardized CICU admission criteria could reduce disparities in admission practices and improve health-resource allocation. Figure 1: Unadjusted correlation between individual CICU utilization of critical care restricted therapies and in-hospital all-cause mortality
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».