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Enregistrement W2055641622 · doi:10.3310/hta14550-05

The Swine Flu Triage (SwiFT) study: development and ongoing refinement of a triage tool to provide regular information to guide immediate policy and practice for the use of critical care services during the H1N1 swine influenza pandemic

2010· review· en· W2055641622 sur OpenAlexaff
Kathy Rowan, David A Harrison, TS Walsh, Daniel F. McAuley, Gavin D. Perkins, B L Taylor, DK Menon

Notice bibliographique

RevueHealth Technology Assessment · 2010
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésTriageSwiftMedicineMEDLINEMedical emergencyNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To use, existing critical care and early pandemic, data to inform care during the pandemic influenza A 2009 (H1N1) pandemic (with a possible use for triage - if the demand for critical care seriously exceeded supply). To monitor the impact of the H1N1 pandemic on critical care services, in real time, with regular feedback to critical care clinicians and other relevant jurisdictions to inform ongoing policy and practice. DESIGN: Modelling of data and cohort study. SETTING: Modelling - 148 adult, general critical care units in England, Wales and Northern Ireland in the Intensive Care National Audit & Research Centre Case Mix Programme. Cohort study - 192 acute hospitals in England, Wales, Northern Ireland, Scotland and the Republic of Ireland. PARTICIPANTS: Modelling - 105,397 admissions to adult, general critical care units. Cohort study - 1728 H1N1 pandemic-related admissions referred and assessed as requiring critical care. MAIN OUTCOME MEASURES: Modelling - requirement for organ support and acute hospital mortality. Cohort study - survival to the end of critical care. RESULTS: Modelling - cancelled or postponed, elective or scheduled surgery resulted in savings in calendar days of critical, Level 3 and advanced respiratory care of 17, 11 and 10%, respectively. These savings varied across units. Using routine, physiological variables, the best triage models, for all and for acute respiratory admissions, achieved only satisfactory concordance of 0.79 and 0.75, respectively. Application of the best model on all admissions indicated that approximately 12.5% of calendar days of critical care could be saved. Cohort study - research governance approvals were achieved for 192 acute hospitals, for 91 within 1 day of central research and development approval across the five countries. A total of 1725 cases (562 confirmed) were reported. Confirmed cases were young (mean age of 40 years), had low severity of acute illness on presentation [61% CURB-65 (confusion, urea, respiratory rate, blood pressure, age over 65 years) 0-1], but had long stays in critical care (median 8.5 days) and were likely to be ventilated (77% for median 9 days). Risk factors for acute hospital death were similar to those for general critical care admissions. CONCLUSIONS: SwiFT was rapidly established. Models based on routine physiology suggested limited value for triage. More data and further modelling are warranted. The magnitude of the pandemic did not approach the worst-case scenario modelling, and UK-confirmed H1N1 cases appeared similar to those reported internationally. FUNDING: The National Institute for Health Research Health Technology Assessment programme.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,397 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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