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Enregistrement W2052110168 · doi:10.1177/175114371201300315

Regionalisation of Intensive Care and Extra-Corporeal Membrane Oxygenation Services in the UK: Beliefs about the Evidence, Benefits and Harm

2012· article· en· W2052110168 sur OpenAlexaff
Neil I Stewart, K. Gunning, Brian H. Cuthbertson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Intensive Care Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesIntensive Care Society
Mots-clésRegionalisationIntensive careMedicineService (business)HarmPandemicIntensive care medicineMedical emergencyBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extra-corporeal membrane oxygenation (ECMO) is used as rescue therapy for adults with severe acute respiratory failure. We aimed to determine the views of intensive care clinicians on regionalisation of critical care services and on the development of adult ECMO services in the UK. A survey was undertaken of all members of the UK Intensive Care Society; 2,133 participants were invited to complete the survey and 691 responded (32.7%). Among respondents, 65% believed that adult ECMO services should be expanded, 42.5% agreed that intensive care services in the UK should be regionalised, while 63.8% agreed the UK should develop regional ventilatory care centres including ECMO services. Experience during H1N1 influenza pandemics was the factor respondents most frequently identified as driving ECMO expansion (61.1%). Of respondents, 60.1% believe that an expanded ECMO service should be provided in 5–10 supra-regional centres. Patient safety, resources, guidelines and transportation of sick patients were also seen as important issues. We conclude that there is a reasonable level of support for regionalisation of intensive care services and for expansion in ECMO services for adults with severe acute respiratory failure in the UK. Clinicians support appropriate funding, investment in transport services and the development of national guidelines.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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