Abstract 4145943: Recidivism in the Cardiac Intensive Care Unit: Insights from the Multinational Critical Care Cardiology Trials Network
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intensive Care Unit (ICU) readmission, or recidivism, can lead to increased resource use, longer hospital length-of-stay (LOS), higher costs,&worse survival. Given the potential clinical&financial impact of recidivism, it may be a useful quality metric for unit-&hospital-level comparisons. No prior studies, however, have comprehensively explored recidivism – its potential causes or consequences – across Cardiac Intensive Care Units (CICUs). Methods: The Critical Care Cardiology Trials Network (CCCTN) is a multicenter registry of advanced CICUs coordinated by the TIMI Study Group (Boston, MA). Consecutive admissions were captured (n=16,705)&those with > 1 readmission during the same hospitalization were identified. Multivariable logistic regression was used to determine baseline variables associated with recidivism, as well as the association of recidivism with in-hospital mortality. Results: A total of 1287 pts (7.7%) had CICU readmission. These pts were younger (p=0.015), had more diabetes (p=0.04), prior heart failure (HF)&chronic kidney disease (CKD) (p<0.001 for both), more frequently presented with decompensated HF or cardiogenic shock (p<0.001), were more often transferred from outside facilities (p<0.001), and had higher Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) scores at presentation (p<0.001). Rates of CICU recidivism highly varied across institutions ( Fig-A ). Compared to those who were not readmitted, those readmitted to the CICU had greater critical care resource use during their 1 st CICU stay ( Fig-B ), along with longer initial CICU LOS (2.8 vs 2.2d)&hospital LOS (20.4 vs 7.6d) (both p<0.001). Hospital mortality was 20.3% in those readmitted to the CICU compared to 4.5% in those without readmission ( Fig-C ); adjusted odds ratio 6.22 (95% CI 5.25-7.38, p<0.001). This remained statistically significant after adjustment for code status. Conclusions: CICU recidivism varies significantly across centers and is associated with numerous comorbidities, higher illness severity, and greater resource use. One of every 5 pts readmitted to the CICU died in the hospital. Recidivism should be measured in future CICU-based studies, and could help to assess quality of CICU care.
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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 | 0,034 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».