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Enregistrement W4415788712 · doi:10.1186/s12910-025-01299-x

Association between critical care occupancy and code status decisions during resource scarcity: a retrospective cohort study

2025· article· en· W4415788712 sur OpenAlexaff
Stijn Bex, Lorna Guinness, Christophe Gaudet-Blavignac, Jeremy Martin, Jérôme Stirnemann, Thomas Agoritsas, Anne Rossel, Antonio Leidi, Olivier Grosgurin, Jean‐Luc Reny, Christophe A. Fehlmann, Samia Hurst-Majno, Christophe Marti

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversité de Genève
Mots-clésRetrospective cohort studyTriagePhilosophy of medicineProxy (statistics)OccupancyAssociation (psychology)Health careTransparency (behavior)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Code status determination typically relies on the expected benefits and harms of treatment intensification and patient values and preferences. Resource availability may also influence code status decisions. During the COVID-19 pandemic, the demand for critical care often exceeded the available resources. This study investigated the association between critical care occupancy and code status decisions during the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of adult patients hospitalized at Geneva University Hospital for acute COVID-19-related illness during two successive pandemic waves, in spring and autumn 2020. Multivariable logistic regression was used to analyze the association between critical care occupancy at admission and code status attribution while accounting for clinical and demographic characteristics, including age, sex, ROX index (pulse oximetry/fraction of inspired oxygen/respiratory rate), comorbidities, malignancy, nationality, insurance, and socioeconomic status. RESULTS: A total of 2,122 patients were included in the analysis. Higher critical care occupancy was associated with an increased likelihood of being assigned an intensive care unit (ICU)-ineligible code status. The odds ratios (ORs) were 1.61 (95% CI 1.11-2.32), 1.59 (1.11-2.28) and 1.71 (1.06-2.76) for critical care occupancy levels of 100-119%, 120-139% and ≥ 140%, respectively, compared with the prepandemic baseline capacity. Other factors significantly associated with the assignment of an ICU-ineligible code status included age 70-79 years (OR 8.56; 95% CI 4.12-17.77), 80-89 years (OR 32.78; 95% CI 16.16-66.50) and ≥90 years (OR 49.04; 95% CI 23.05-104.31) and a higher comorbidity index (OR 1.22; 95% CI 1.07-1.39). Conversely, complementary hospitalization insurance was associated with lower odds of being assigned an ICU-ineligible code status (OR 0.52; 95% CI 0.29-0.92). CONCLUSIONS: Our study revealed a positive association between critical care occupancy and ICU-ineligible code status, suggesting the presence of implicit triaging during periods of high resource strain. This raises several ethical concerns, including the use of non-consensual triage criteria, lack of transparency and the risk of moral distress for healthcare professionals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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