PP494 Topic: AS21–Post-PICU: Patient and Family Outcomes/Chronic Critical Illness/Post Intensive Care Syndrome in Pediatrics (PICS-p)/Post-discharge Care Delivery Models/Other: POST-PEDIATRIC INTENSIVE CARE HEALTHCARE UTILIZATION: A RETROSPECTIVE COHORT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: Post-intensive care syndrome pediatrics (PICS-p) has been described in many Pediatric Intensive Care Unit (PICU) survivors. PICU follow-up clinics are gaining favour, however, little is known about current healthcare utilization of PICU survivors. We aimed to describe healthcare utilization following hospital discharge in children admitted to PICUs in Alberta, Canada. Methods: Retrospective cohort study of data extracted from linked provincial data sets for residents of Alberta, admitted to one of 3 PICUs from 2014-2017. Healthcare utilization is described in proportions and median (interquartile range(IQR)). Results: A total of 3755 PICU admissions were included. The median (IQR) age was 2 (0-9) years and 42.3% were female. Median (IQR) PICU length of stay (LOS) was 1.99 (1.05-7.12) days and hospital LOS was 6 (3-15) days. Within 5 years of discharge, 276 (7.31%) died, of which 174 (63%) died in hospital. Within the first year following discharge, 1470 (38.9%) were re-hospitalized with a median (IQR) of 1 (1-3) re-hospitalizations, and a median (IQR) of 9 (3-28) days in hospital. Participants had a median of 2 (1-4) Emergency Department (ED) visits; 4 (2-6) general practitioner visits; and 5 (2-9) pediatrician visits. Almost half of participants, 2492 (40.4%), visited all 3 physician categories at least once. Conclusions: Survivors of PICU admission have high rates of re-hospitalization, ED visits and outpatient physician use in the first year following PICU admission. This is consistent with described prevalence of PICS-p. Characterization of this healthcare use could inform targeted post-ICU care. Keywords: PICS-p, Surivvorship, PICU, Healthcare utilization
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,031 | 0,004 |
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 ».