Atualização da Epimed Monitor Adult ICU Database: 15 anos de uso em registros nacionais, iniciativas de melhoria da qualidade e pesquisa clínica
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Nas últimas décadas, foram disponibilizados vários bancos de dados de pacientes em estado crítico em países de baixa, média e alta renda de todos os continentes. Esses bancos de dados também são fontes ricas de dados para a vigilância de doenças emergentes, avaliação de desempenho e análise comparativa de unidades de terapia intensiva, projetos de melhoria da qualidade e pesquisa clínica. O banco de dados Epimed Monitor completa 15 anos em 2024 e se tornou um dos maiores desses bancos de dados. Nos últimos anos, observaram-se a rápida expansão geográfica, o aumento no número de unidades de terapia intensiva e hospitais participantes e a inclusão de diversas novas variáveis e escores, permitindo uma caracterização mais completa dos pacientes para facilitar estudos clínicos multicêntricos. Em dezembro de 2023, o banco de dados era usado sistematicamente por 23.852 leitos em 1.723 unidades de terapia intensiva e 763 hospitais de dez países, totalizando mais de 5,6 milhões de internações. Além disso, as sociedades de terapia intensiva adotaram o sistema e seu banco de dados para criar registros nacionais e cooperações internacionais. Nesta revisão, apresentamos uma descrição atualizada do banco de dados; relatamos experiências de seu uso em cuidados intensivos para iniciativas de melhoria da qualidade, registros nacionais e pesquisa clínica; e exploramos outras possíveis perspectivas e futuros avanços.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".