Identifying Significant and Relevant Events During Pediatric Transport
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Children must often be transported to dedicated pediatric centers to receive specialized medical and surgical care, which places them at risk for significant deterioration and life-threatening events. Studies designed to identify and mitigate these events have been limited by variability in the selection and definition of significant events. The objective of this study was to identify and evaluate indicators that represent significant events during the transport of pediatric patients and are relevant to future research initiatives in transport medicine. DESIGN: We conducted a modified Delphi study consisting of four iterations. SETTING: The expert panel included Canadian, interdisciplinary healthcare providers with transport experience. INTERVENTIONS: In the first Delphi iteration, experts suggested indicators for consideration and evaluated proposed indicators from the literature and introduced by the study steering committee. In subsequent iterations, respondents reevaluated all indicators that had not yet achieved a priori-defined consensus; group comments and aggregate scores for each indicator from previous iterations were provided. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The expert panel consisted of 16 physicians and 17 nonphysician healthcare providers from 10 Canadian institutions. In total, the panel evaluated 57 indicators, including 26 not previously presented in the literature. The expert panel determined 52 were significant and relevant to future studies in pediatric transport. The final indicator list includes trigger tools (interventions, physiological markers, and laboratory values) and team member safety and process issues. CONCLUSIONS: Using a systematic, modified Delphi approach, we developed an inclusive list of indicators for application to pediatric transport-related quality improvement and clinical research projects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».