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Enregistrement W2028251136 · doi:10.1097/pec.0b013e318155ade4

Retrospective Comparison of Emergency Department Length of Stay for Procedural Sedation and Analgesia by Nurse Practitioners and Physicians

2007· article· en· W2028251136 sur OpenAlexaff
Charene Wood, Colleen Hurley, Julie Wettlaufer, Michelle Penque, Steven H. Shaha

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedationEmergency departmentRetrospective cohort studyMedical diagnosisComplicationAirwayTriageEmergency medicineAnesthesiaSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine if use of nurse practitioners (NPs) for procedural sedation and analgesia (PSA) compared with physicians (MDs) decreased overall length of stay (LOS) in the pediatric emergency department (PED). METHODS: Retrospective chart review was conducted on all children (age <21 years) undergoing procedural sedation and analgesia (PSA) for 36 consecutive months at a tertiary academic children's hospital (n = 690). Data included times values for triage, evaluation by practitioner (NP, MD), sedation, discharge, and total LOS in the PED. Data collected also included medications given, patient diagnosis, and severe airway complications. RESULTS: Results revealed statistically significant time-related advantages to NP-managed sedations. Both PED LOS and time to sedation were significantly lower for NPs versus MDs across diagnoses (P < 0.01). The diagnoses managed by MDs versus NPs were significantly different for 3 diagnoses: fracture, finger, and lacerations. There were no differences between NP and MD for severe airway complication rates. CONCLUSIONS: Overall LOS and time to sedation were significantly improved when NPs independently managed patients requiring PSA without an increase in documented severe airway complication rates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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