Atualização da Epimed Monitor Adult ICU Database: 15 anos de uso em registros nacionais, iniciativas de melhoria da qualidade e pesquisa clínica
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Nas últimas décadas, foram disponibilizados vários bancos de dados de pacientes em estado crítico em países de baixa, média e alta renda de todos os continentes. Esses bancos de dados também são fontes ricas de dados para a vigilância de doenças emergentes, avaliação de desempenho e análise comparativa de unidades de terapia intensiva, projetos de melhoria da qualidade e pesquisa clínica. O banco de dados Epimed Monitor completa 15 anos em 2024 e se tornou um dos maiores desses bancos de dados. Nos últimos anos, observaram-se a rápida expansão geográfica, o aumento no número de unidades de terapia intensiva e hospitais participantes e a inclusão de diversas novas variáveis e escores, permitindo uma caracterização mais completa dos pacientes para facilitar estudos clínicos multicêntricos. Em dezembro de 2023, o banco de dados era usado sistematicamente por 23.852 leitos em 1.723 unidades de terapia intensiva e 763 hospitais de dez países, totalizando mais de 5,6 milhões de internações. Além disso, as sociedades de terapia intensiva adotaram o sistema e seu banco de dados para criar registros nacionais e cooperações internacionais. Nesta revisão, apresentamos uma descrição atualizada do banco de dados; relatamos experiências de seu uso em cuidados intensivos para iniciativas de melhoria da qualidade, registros nacionais e pesquisa clínica; e exploramos outras possíveis perspectivas e futuros avanços.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».