Understanding the Global Epidemiology of Pediatric Critical Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The point prevalence methodology is a valuable epidemiological study design that can optimize patient enrollment, prospectively gather individual-level data, and measure practice variability across a large number of geographic regions and healthcare settings. The objective of this article is to review the design, implementation, and analysis of recent point prevalence studies investigating the global epidemiology of pediatric critical illness. DATA SOURCES: Literature review and primary datasets. STUDY SELECTION: Multicenter, international point prevalence studies performed in PICUs since 2007. DATA EXTRACTION: Study topic, number of sites, number of study days, patients screened, prevalence of disease, use of specified therapies, and outcomes. DATA SYNTHESIS: Since 2007, five-point prevalence studies have been performed on acute lung injury, neurologic disease, thromboprophylaxis, fluid resuscitation, and sepsis in PICUs. These studies were performed in 59-120 sites in 7-28 countries. All studies accounted for seasonal variation in pediatric disease by collecting data over multiple study days. Studies screened up to 6,317 patients and reported data on prevalence and therapeutic variability. Three studies also reported short-term outcomes, a valuable but atypical data element in point prevalence studies. Using these five studies as examples, the advantages and disadvantages and approach to designing, implementing, and analyzing point prevalence studies are reviewed. CONCLUSIONS: Point prevalence studies in pediatric critical care can efficiently provide valuable insight on the global epidemiology of disease and practice patterns for critically ill children.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».