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Enregistrement W4382011174 · doi:10.1001/jamainternmed.2023.2371

Use of Mechanical Ventilation Across 3 Countries

2023· article· en· W4382011174 sur OpenAlexaffabout
Naheed Jivraj, Andrea D. Hill, Meng‐Shiou Shieh, May Hua, Hayley B. Gershengorn, Paloma Ferrando-Vivas, David A Harrison, Kathy Rowan, Peter K. Lindenauer, Hannah Wunsch

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineMechanical ventilationIntensive care unitPopulationCohortEmergency medicineDemographyPediatricsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The ability to provide invasive mechanical ventilation (IMV) is a mainstay of modern intensive care; however, whether rates of IMV vary among countries is unclear. Objective: To estimate the per capita rates of IMV in adults across 3 high-income countries with large variation in per capita intensive care unit (ICU) bed availability. Design, Setting, and Participants: This cohort study examined 2018 data of patients aged 20 years or older who received IMV in England, Canada, and the US. Exposure: The country in which IMV was received. Main Outcomes and Measures: The main outcome was the age-standardized rate of IMV and ICU admissions in each country. Rates were stratified by age, specific diagnoses (acute myocardial infarction, pulmonary embolus, upper gastrointestinal bleed), and comorbidities (dementia, dialysis dependence). Data analyses were conducted between January 1, 2021, and December 1, 2022. Results: The study included 59 873 hospital admissions with IMV in England (median [IQR] patient age, 61 [47-72] years; 59% men, 41% women), 70 250 in Canada (median [IQR] patient age, 65 [54-74] years; 64% men, 36% women), and 1 614 768 in the US (median [IQR] patient age, 65 [54-74] years; 57% men, 43% women). The age-standardized rate per 100 000 population of IMV was the lowest in England (131; 95% CI, 130-132) compared with Canada (290; 95% CI, 288-292) and the US (614; 95% CI, 614-615). Stratified by age, per capita rates of IMV were more similar across countries among younger patients and diverged markedly in older patients. Among patients aged 80 years or older, the crude rate of IMV per 100 000 population was highest in the US (1788; 95% CI, 1781-1796) compared with Canada (694; 95% CI, 679-709) and England (209; 95% CI, 203-214). Concerning measured comorbidities, 6.3% of admitted patients who received IMV in the US had a diagnosis of dementia (vs 1.4% in England and 1.3% in Canada). Similarly, 5.6% of admitted patients in the US were dependent on dialysis prior to receiving IMV (vs 1.3% in England and 0.3% in Canada). Conclusions and Relevance: This cohort study found that patients in the US received IMV at a rate 4 times higher than in England and twice that in Canada in 2018. The greatest divergence was in the use of IMV among older adults, and patient characteristics among those who received IMV varied markedly. The differences in overall use of IMV among these countries highlight the need to better understand patient-, clinician-, and systems-level choices associated with the varied use of a limited and expensive resource.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,357
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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