Assessing Critical Care Delivery Using National-Level ICU Registry Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The specialty of critical care in the United States currently lacks a single, broad, unified database. We conducted a scoping review of existing established national ICU databases, describing national and international patterns of critical care delivery. DATA SOURCES: A systematic literature search was undertaken using MEDLINE, Embase, and Web of Science search engines. STUDY SELECTION: Projects describing national critical care delivery (including any subspecialty) published in any language were included. Titles, abstracts, and full-text manuscripts were reviewed in duplicate for inclusion. DATA EXTRACTION: National database characteristics were collected, including the number and subspecialty of ICUs, the inaugural year, data entry methodology, the number of episodes of care included, and captured clinical data elements. DATA SYNTHESIS: Of 24,003 abstracts screened, 185 manuscripts were eligible for inclusion. Thirty countries were identified as having established national ICU registries: Argentina, Australia/New Zealand, Austria, Belgium, Brazil, Canada, Denmark, Ecuador, Finland, Germany, Iceland, India, Ireland, Italy, Japan, Kenya, Malaysia, Mexico, Nepal, Netherlands, Norway, Pakistan, Paraguay, Spain, Sri Lanka, Sweden, Switzerland, United Kingdom, United States and Uruguay. Data entry commonly incorporates a combination of automated data abstraction from electronic healthcare systems and manual data entry, followed by independent validation. Frequently recorded variables include patient demographics; admission vital signs and laboratory data; comorbidities; admission source and diagnoses; ICU diagnoses, treatments, and complications; illness severity scores; and clinically relevant outcomes including discharge disposition, functional status, lengths of stay, and mortality. CONCLUSIONS: Insights and experience gained from the study of mature national ICU registries may be used to guide an equivalent U.S. multidisciplinary program aimed at benchmarking, needs assessment, quality improvement, and research facilitation.
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 | 0,086 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».