A Cross-sectional Survey of Levels of Care and Response Mechanisms for Evolving Critical Illness in Hospitalized Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recognition and treatment of evolving critical illness is a fundamental element of hospital care. Hospital systems should triage patients to receive appropriate levels of care. We describe here the levels of care, the frequency of near or actual cardiopulmonary arrest (code-blue events), identification mechanisms, and responses to evolving critical illness in hospitalized children. METHODS: A cross-sectional telephone survey of Canadian and American hospitals with > or = 50 pediatric acute care beds or > or = 2 pediatric wards was performed. Regression analysis identified factors associated with the frequency of code-blue events after adjustment for hospital volume. RESULTS: Responses from 388 (84%) hospitals identified the 181 eligible pediatric hospitals included in this survey. All had a PICU, 99 (55%) had high-dependency units, 101 (56%) had extracorporeal membrane oxygenation therapy, and 69 (38%) used extracorporeal membrane oxygenation therapy for refractory cardiopulmonary arrest. All of the hospitals had immediate-response teams. They were activated 4676 times in the previous 12 months. Twenty-four percent of hospitals had activation criteria for immediate-response teams. Urgent-response teams to treat children who were clinically deteriorating but not at immediate risk of cardiopulmonary arrest were available in 136 (75%) hospitals; 29 (17%) had formal medical emergency teams, and 92 (51%) consulted the PICU. Code-blue events were more common in hospitals with extracorporeal membrane oxygenation therapy, cardiopulmonary bypass, and larger PICU size. CONCLUSIONS: Currently, the organization of Canadian and American pediatric hospitals includes dedicated areas to match patient acuity and additional personnel to stabilize and facilitate transfer. The functioning of these systems of care results in calls for immediate medical assistance for ward patients approximately 5000 times annually.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».