Invasive mechanical ventilation duration prediction using survival analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed first-day ventilated patients' ventilation time using survival analysis. A retrospective analysis of ICU ventilation time in Ontario was performed with data from ICU patients obtained from the Critical Care Information System (CCIS. Parametric survival methods were used to characterize ventilation time and to determine associated covariates. Parametric and non-parametric methods were used to determine predictors of ventilation duration for first-day ventilated patients. Analysis of ventilation duration suggested that the log-normal distribution provided the best fit for ventilation time, whereas the log-logistic Accelerated Failure Time model best describes the association between the covariates and ventilation duration. ICU site, admission source, admission diagnosis, scheduled admission, scheduled surgery, referring physician, central venous line treatment, arterial line treatment, intracranial pressure monitor treatment, extra-corporeal membrane oxygen treatment, intra-aortic balloon pump treatment, other interventions, age group, pre-ICU length of stay (LOS), and multiple organ dysfunction syndrome (MODS) scores were significant predictors of the ICU ventilation time. The results show substantial variability in ICU ventilation duration for different ICUs, patient demographics, and underlying conditions and highlight mechanical ventilation as an important driver of ICU costs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».