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Enregistrement W2018185129 · doi:10.1097/pec.0b013e31803f7566

Guidelines to Practice

2007· article· en· W2018185129 sur OpenAlexaff
Savithiri Ratnapalan, Suzan Schneeweiss

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Pediatric sedation practices vary among institutions and even within the same institution depending on providers and location. We planned to implement a pediatric procedural sedation program for a tertiary care pediatric emergency department to standardize sedation practices among emergency physicians. METHODS: An interactive contextual planning model was adapted, and several tasks were initiated simultaneously. The director of pediatric emergency medicine and clinical director of the institution approved the proposal for the sedation program. Needs assessment surveys and focus group interviews were conducted to identify educational needs of the target audience and infuse a sense of ownership. A grant was obtained from the institution because the budget exceeded available divisional funds. Other pediatric sedation guidelines and published literature were used to produce a sedation handbook and pocket card. Interim approval was obtained from the Drugs and Therapeutics Committee and the Patient Care Committee. RESULTS: The program was successfully implemented after all physicians and nurses working in the emergency department attended a half-day sedation course and completed a multiple-choice examination. Random chart audits verify that the emergency physicians are performing almost all procedural sedations now as per protocol. CONCLUSIONS: Implementing a structured program facilitates guideline adherence. Adapting a flexible contextual planning model was successful in translating guidelines to practice where resources were limited, and the target audience was highly trained adult learners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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