Redefining Success in the PICU: New Patient Populations Shift Targets of Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 3 decades, mortality rates of children admitted to PICUs in North America have declined significantly.1 By this measure alone, PICUs have been extremely successful, offering children the best possibility for survival and recovery after life-threatening trauma and illness. Yet as mortality rates have declined, the PICU patient population has become steadily more complex. A recent analysis of admissions across 54 PICUs in the United States ( n = 52 791) revealed that 53% of critically ill children had underlying chronic, complex illnesses.2 This finding is supported by a secondary analysis of a national administrative database in the United States that revealed comorbid illness among critically ill children increased from 35% in 1997 to 41% in 2006.3 The emergence of this new population of critically ill children reflects the medical and technological advances of recent decades.1 What do we mean by children with chronic, complex illness, and how do they impact the provision of critical care? This population has been defined as children with severe antecedent disorders; children with medical complexity, such as neuromuscular conditions and neurologic impairment; children with special health care needs; and children with a chronic comorbid illness, such as cardiovascular disease. What they have in common is a greater risk of PICU admission if they become acutely ill, along with extensive medical needs that continue long after the illness that brings them to the PICU is resolved. They are typically technology dependent, requiring a medical device to maintain body functions necessary to sustain life. Family members act … Address correspondence to Janet E. Rennick, RN, MScN, PhD, Department of Nursing, Room A-405, The Montreal Children’s Hospital, 2300 rue Tupper, Montreal, Quebec, Canada, H3H 1P3. E-mail: janet.rennick{at}muhc.mcgill.ca
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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