Patients qui n'ont pas été admis à l'unité de soins intensifs : caractéristiques et résultats cliniques. Étude rétrospective

Il existe une abondante littérature médicale soutenant la contribution des médecins de soins intensifs à l'amélioration des résultats cliniques chez les patients traités dans une unité de soins intensifs (1-3). Il existe de nombreuses raisons à cette contribution, notamment le respect de protocoles médicaux fondés sur des preuves, ainsi que la collaboration entre différentes spécialités médicales dans les soins aux patients (4-7). Au fil des ans, plusieurs critères ont été formulés pour l'admission des patients aux soins intensifs (8) en fonction de leur état de santé, mais il existe d'autres facteurs qui influencent la décision d'admettre ou non les patients aux soins intensifs, pas nécessairement médicaux, tels que la disponibilité des lits dans l'unité et la disponibilité du personnel médical et infirmier.

Plusieurs études ont examiné les caractéristiques et les résultats cliniques des patients qui n'ont pas été admis en unité de soins intensifs, pour des raisons médicales ou paramédicales (9). Nous souhaitons examiner rétrospectivement tous les patients des 5 dernières années qui se sont présentés à l'admission en réanimation générale des différents services de notre établissement mais qui n'ont pas été admis, caractériser les raisons pour lesquelles ils n'ont pas été admis, les caractéristiques cliniques des patients et leurs résultats cliniques.

Objectifs:

Objectif principal:

Caractériser les résultats cliniques des patients qui se sont présentés pour être admis en soins intensifs généraux mais qui n'ont pas été admis au cours des 5 dernières années.

Objectifs secondaires :

Caractériser les raisons pour lesquelles les patients n'ont pas été admis - médicaux et paramédicaux, et examiner les caractéristiques cliniques de ces patients (âge, sexe, maladies de fond et maladie actuelle.).

Conception et méthodes :

Étudier le design:

Il s'agit d'une étude rétrospective basée sur la collecte de données.

Méthodes et matériaux :

Recueillir des informations à partir des systèmes informatiques concernant les patients qui ont été présentés par les différents services de l'hôpital Meir à Kfar Saba pour être admis à l'unité de soins intensifs généraux et qui n'ont pas été admis, à partir de début janvier 2018 jusqu'à début janvier 2023. Il s'agit d'environ 1000 patients. Après la fin de la collecte des données dans l'étude, les données seront saisies de manière anonyme dans un fichier Excel dédié. Les patients seront identifiés selon le numéro de patient dans l'étude et le numéro de cas, sans préciser de détails d'identification.

Critère d'intégration:

Tous les patients âgés de 18 à 99 ans qui ont été présentés à l'unité de soins intensifs généraux de janvier 2018 à fin décembre 2023 et n'ont pas été admis.

Collecte de données:

La recherche sera menée sous forme de recueil de données observationnelles à partir des dossiers patients et de systèmes informatisés (système Camelion et logiciel iMDsoft).

Les données recueillies dans l'étude ne seront exposées à l'équipe de recherche que tant que la collecte de données proprement dite est effectuée. Après la fin de la collecte des données dans l'étude, les données seront saisies de manière anonyme dans un fichier Excel dédié. Les patients seront identifiés selon le numéro de patient dans l'étude et le numéro de cas, sans préciser de détails d'identification.

Les données à collecter : âge, sexe, maladies sous-jacentes, médications régulières, durée d'hospitalisation, besoin de ventilation, nombre de jours de ventilation, mortalité à 28 jours, score APACHE-2, score SOFA, taux de lactate, besoin de vasopresseurs, besoin de dialyse ou autre RRT, Les raisons de ne pas être admis en réanimation.

Taille du groupe de recherche : environ 1 000 patients - il s'agit du nombre estimé de patients au cours de la période détaillée ci-dessus.

Le mode de traitement des résultats : tous les indicateurs démographiques et hospitaliers seront testés statistiquement par un statisticien diplômé en fonction du type de données.