L'influence des transferts de responsabilité médicale sur les résultats de santé des patients en médecine d'urgence : une étude rétrospective
Bibliographic record
Abstract
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).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".