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Enregistrement W2105105847 · doi:10.3138/ptc.2012-43

Cardiopulmonary Physical Therapy Practice in the Paediatric Intensive Care Unit

2013· article· en· W2105105847 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer McCord, Nelin Krull, Jennifer Kraiker, Rachelle Ryan, Erica Duczeminski, Alison Hassall, Jamil Lati, Sunita Mathur

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatric intensive care unitMedical diagnosisIntensive care unitIntensive care medicinePhysical examinationClinical PracticePhysical therapyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Physical therapists play an important role in the pediatric intensive care setting. The purpose of this study was to describe current cardiopulmonary physical therapy (CPT) practices in a pediatric cardiac critical care unit (CCCU) and a pediatric intensive care unit (PICU), as well as to determine the feasibility of obtaining clinically relevant outcome measures in this setting. METHODS: We obtained reasons for admission, CPT treatment patterns, and availability of chest X-rays interpretation via a retrospective chart review of children who received CPT while in the PICU and CCCU (n=111). RESULTS: Congenital cardiac conditions (34.2%) and primary respiratory deterioration (27.9%) were the most common reasons for admission; 50% of the children had associated diagnoses (e.g., developmental delay). Manual hyperinflation with expiratory vibration was the most common CPT treatment. Chest X-ray interpretation was available in 72% of the charts. CONCLUSIONS: Manual hyperinflation with expiratory vibration was used across diagnostic groups in the CCCU and PICU; its effectiveness therefore requires further study. Chest X-ray is an important clinical outcome and therefore needs to be recorded in a standardized manner to be useful for future clinical research studies.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,278 · 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'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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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