Implementation of Critical Care Response Teams in Ontario. Impact on the Outcomes of Surgical Patients
Notice bibliographique
Résumé
Critical care response teams (CCRTs) are thought to improve patients’ outcomes by attending to patient clinical deterioration earlier. Failure to rescue is defined as the risk of death among patients who had a surgical complication. CCRTs were implemented in the province of Ontario in 2006. The aim of this study was to 1) evaluate, in surgical adult patients in Ontario who develop a complication, if CCRTs decreases mortality rates (decrease in FTR) by accounting to secular trends and 2) if this decrease in FTR is different according to the type of surgical procedure. A comparison of the risk of FTR before and after the implementation of CCRTs was performed between centers that implemented CCRTs and those that did not. A difference-in-difference analysis was performed to estimate the association between the implementation of CCRTs and FTR. A total of 810,279 surgical patients were included in the study, of whom 148,882 developed a surgical complication and comprised the study population. Among all surgical patients the risk ratio for FTR was 0.99 (0.89-1.09). Among patients undergoing an orthopedic intervention, the risk ratio was 0.84 (0.75-0.95). While implementation of CCRTs did not reduce the risk of FTR among all surgical patients in Ontario, patients who had orthopedic surgery may appeared to benefit most.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».