Variability in intensive care unit admission among pregnant and postpartum women in Canada: a nationwide population-based observational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pregnancy-related critical illness results in approximately 300,000 deaths globally each year. The objective was to describe the variation in ICU admission and the contribution of patient- and hospital-based factors in ICU admission among acute care hospitals for pregnant and postpartum women in Canada. Methods A nationwide cohort study between 2004 and 2015, comprising all pregnant or postpartum women admitted to Canadian hospitals. The primary outcome was ICU admission. Secondary outcomes were severe maternal morbidity (a potentially life-threatening condition) and maternal death (during and within 6 weeks after pregnancy). The proportion of total variability in ICU admission rates due to the differences among hospitals was described using the median odds ratio from multi-level logistic regression models, adjusting for individual hospital clusters. Results There were 3,157,248 identifiable pregnancies among women admitted to 342 Canadian hospitals. The overall ICU admission rate was 3.2 per 1000 pregnancies. The rate of severe maternal morbidity was 15.8 per 1000 pregnancies, of which 10% of women were admitted to an ICU. The most common severe maternal morbidity events included postpartum hemorrhage (n = 16,364, 0.52%) and sepsis (n = 11,557, 0.37%). Of the 195 maternal deaths (6.2 per 100,000 pregnancies), only 130 (67%) were admitted to ICUs. Patients dying in hospital, without admission to ICU, included those with cardiovascular compromise, hemorrhage, and sepsis. For 2 pregnant women with similar characteristics at different hospitals, the average (median) odds of being admitted to ICU was 1.92 in 1 hospital compared to another. Hospitals admitting the fewest number of pregnant patients had the highest incidence of severe maternal morbidity and mortality. Patient-level factors associated with ICU admission were maternal comorbidity index (OR 1.88 per 1 unit increase, 95%CI 1.86–1.99), urban residence (OR 1.09, 95%CI 1.02–1.16), and residing at the lowest income quintile (OR 1.44, 95%CI 1.34–1.55). Conclusions Most women who experience severe maternal morbidity are not admitted to an ICU. There exists a wide hospital-level variability in ICU admission, with patients living in urban locations and patients of lowest income levels most likely to be admitted to ICU. Cardiovascular compromise, hemorrhage, and sepsis represent an opportunity for improved patient care and outcomes.
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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 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».