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 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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».