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Enregistrement W7001947292

L'influence des transferts de responsabilité médicale sur les résultats de santé des patients en médecine d'urgence : une étude rétrospective

2022· other· fr· W7001947292 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive careHospital wardPatient-centered care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Un transfert de responsabilité entre médecins est le processus par lequel les médecins se cèdent la responsabilité clinique d'une unité de soins. Le département d'urgence est un environnement souvent surchargé dans lequel les soins doivent être administrés rapidement. Le risque de perte d'information lors d'un transfert y est très élevé. Pourtant, l'impact des transferts de responsabilité sur les résultats de santé des patients du département d'urgence demeure peu étudié. Nous avons effectué une étude de cohorte rétrospective afin de déterminer si, au sein du département d'urgence, les patients ayant subi un transfert de responsabilité médicale ont des résultats de santé plus défavorables que les patients qui n'en ont pas subi. Méthodologie: Nous avons inclus tous les patients d'âge adulte ayant été évalués par un médecin d'urgence puis admis dans un des cinq hôpitaux du CHU de Québec-Université Laval pendant l'année fiscale 2016-2017. Les données ont été extraites à partir des bases de données des soins hospitaliers et du système d'information de gestion des urgences (SIGDU). Le résultat de santé principal évalué était la mortalité. Les résultats secondaires étaient l'admission aux soins intensifs, la chirurgie et la durée de séjour hospitalière. Pour évaluer la mortalité, l'admission aux soins intensifs et le besoin de chirurgie, nous avons utilisé des modèles de régression logistique multiniveaux auxquels nous avons intégré un score de propension qui tenait compte des variables confondantes suivantes : hôpital, caractéristiques démographiques des individus, score de l'Échelle de Triage et de Gravité (ÉTG), comorbidités, délai avant évaluation par un médecin d'urgence, délai avant évaluation par un autre spécialiste, délai avant admission, taux d'occupation de l'urgence et nombre moyen de nouveaux patients par heure, orientation initiale au triage et heure du transfert de responsabilité. Pour évaluer la durée de séjour hospitalière, nous avons utilisé des modèles de régression log-linéaires multi-niveaux en tenant compte des mêmes confondants. Nous avons effectué des analyses de sensibilité excluant les patients ayant séjourné plus de 24h à l'urgence et excluant les événements ayant eu lieu plus de 72h après le début de l'hospitalisation. Résultats : Nous avons inclus 21136 visites à l'urgence et 17150 individus uniques dans l'étude. Les médianes [Q1; Q3] pour l'âge, l'index de Charlson, le délai avant de voir un médecin d'urgence et la durée de séjour à l'urgence étaient de, respectivement, 71[55; 83] années, 3[1; 4], 48 [24; 90] minutes, 20 [9,9;32,7] heures. En analyse par score de propension (RC transfert/pas de transfert [IC95%] ou GMR[IC95%]), le fait d'avoir été transféré n'était pas associé à la mortalité (1,08[0,93;1,26]), à la chirurgie (1,95[0,85,1,05]), à l'admission aux soins intensifs (1,01[0,87;1,18]) ou à la durée de séjour hospitalière (1,02[0,94;1,10]). L'abréviation GMR signifiant ratio de moyennes géométriques (Geometric means ratio). Les analyses de sensibilité et de sous-groupes n'ont pas apporté d'information supplémentaire. Conclusion: Les transferts de responsabilité entre médecins d'urgence ne semblent pas augmenter le risque d'événements indésirables graves tels que la mortalité. Des études supplémentaires sont nécessaires pour évaluer l'impact des transferts sur les événements indésirables potentiellement moins graves (p. ex. erreur d'administration de médicaments).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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