Prevalence and Predictors of Home Discharge from the PICU
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Discharge directly home from PICU is increasingly described, but its prevalence and predictors are not known. OBJECTIVES: To describe the prevalence and predictors of discharge directly home from the PICU. DESIGN: Cohort of admissions between January 1, 2015, and June 30, 2021. SETTING: Multicenter study of 142 North American PICUs participating in Virtual Pediatric Systems dataset. PARTICIPANTS: Hospitalized children younger than 18 years admitted to a participating PICU who were discharged home either directly or after transfer to the acute care ward. We excluded admissions with unclear discharge disposition, and repeat admissions within a year. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Demographic, PICU admission, and unit characteristics were measured according to discharge disposition. A multilevel adjusted logistic regression model, clustered by patient and center, was used to evaluate predictors of discharge directly home. RESULTS: The cohort included 612,471 admissions (339,818 [55%] males), of which 141,427 (23.1%) were discharged directly home from the PICU. Across 142 sites, the proportion of those discharged directly home ranged from 3% to 100%. In adjusted models, predictors associated with discharge home included prior discharge home (odds ratio [OR], 30.77; 95% CI, 27.92-33.92), age 2-5 years (OR, 2.35; 95% CI, 2.08-2.66), surgical admission (OR, 2.68; 95% CI, 1.34-5.33), and respiratory (OR, 2.08; 95% CI, 1.64-2.63) and cardiovascular (OR, 1.56; 95% CI, 1.18-2.06) complex chronic conditions. Large center size was associated with a lower likelihood of discharge home (OR, 0.58; 95% CI, 0.49-0.69). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: About one in four children are discharged directly home after a PICU admission. While the practice is common, there is a large variability between centers. Selected patients, including those with acute surgical admission and those with complex chronic respiratory and cardiovascular conditions, are more likely to go directly home from the PICU.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».