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Enregistrement W2017253401 · doi:10.1097/pec.0b013e3181fe9211

A Systematic Review of Crisis Interventions Used in the Emergency Department

2010· review· en· W2017253401 sur OpenAlexafffund
Michele P Hamm, Martin H. Osmond, Janet Curran, Shannon D. Scott, Samina Ali, Lisa Hartling, Rebecca Gokiert, Mario Cappelli, Gary Hnatko, Amanda S. Newton

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioStollery Children's HospitalWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEmergency departmentObservational studyPsychological interventionTriageConfidence intervalOdds ratioMEDLINEPopulationEmergency medicineIntensive carePediatricsIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In this systematic review, we evaluated the effectiveness of emergency department (ED)-based management interventions for mental health presentations with an aim to provide recommendations for pediatric care. METHODS: A search of electronic databases, references, key journals, and conference proceedings was conducted, and primary authors were contacted. Experimental and observational studies that evaluated ED crisis care with pediatric and adult patients were included. Adult-based studies were evaluated for potential translation to pediatric investigation. Pharmacological-based studies were excluded. Inclusion screening, study selection, and methodological quality were assessed by 2 independent reviewers. One reviewer extracted the data, and a second checked for completeness and accuracy. Presentation of study outcomes included odds ratios (ORs) and mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CI). Meta-analysis was deferred due to clinical heterogeneity in intervention, patient population, and outcome. RESULTS: Twelve observational studies were included in the review with pediatric (n = 3), and adult or unknown (n = 9) aged participants. Pediatric studies supported the use of specialized care models to reduce hospitalization (OR, 0.45; 95% CI, 0.33-0.60), return ED visits (OR, 0.60; 95% CI, 0.28-1.25), and length of ED stay (MD, -43.1 minutes; 95% CI, -63.088 to -23.11 minutes). In an adult study, reduced hospitalization was reported in a comparison of a crisis intervention team to standard care (OR, 0.59; 95% CI, 0.43-0.82). Five adult-based studies assessed triage scales; however, little overlap in the scales investigated, and the outcomes measured limited comparability and generalizability for pediatrics. In a comparison of a mental health scale to a national standard, a study demonstrated reduced ED wait (MD, -7.7 minutes; 95% CI, -12.82 to -2.58 minutes) and transit (MD, -17.5 minutes; 95% CI, -33.00 to -1.20 minutes) times. Several studies reported a shift in triage scores of psychiatric patients dependent on the scale or nurse training (psychiatric vs emergency), but linkage to system- or patient-based outcomes was not made, limiting clinical interpretation. CONCLUSIONS: Pediatric studies have demonstrated that the use of specialized care models for mental health care can reduce hospitalization, return ED visits, and length of ED stay. Evaluation of these models using more rigorous study designs and the inclusion of patient-based outcomes will improve this evidence base. Adult-based studies provided recommendations for pediatric research including a focus on triage and restraint use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,012
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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