Pediatric sedation in North American children's hospitals: a survey of anesthesia providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information about the existence and organization of pediatric sedation services in North America is not available. We conducted a survey to collect this information from anesthesiologists at pediatric institutions and to identify factors perceived as limiting the development of sedation services. METHOD: We electronically mailed a confidential survey about pediatric sedation practice to an attending anesthesiologist involved in pediatric sedation at 116 children's hospitals in the United States and Canada. We identified the institutions using Internet resources. Electronic mailing addresses were obtained from departmental websites, society membership directories and departmental administrators. Our follow-up for nonresponders was by a second e-mail and a telephone call. RESULTS: A total of 54 completed questionnaires were received, a response rate of 47%. Forty-nine (91%) were received from US hospitals, and the remainder from Canadian. Fifty percent of hospitals had a formal pediatric sedation service. Fifty-four percent utilized a 'mobile' provider model. Hospital credentialing for nonanesthesiologist providers varied between 66 and 76% for 'deep' and 'conscious' sedation, respectively. A nurse-physician provider combination was the most common, utilized in 59% of hospitals. Anesthesiologists were the sole sedation providers in 26% of institutions. Propofol was used regularly by nonanesthesiologists for sedation of nonintubated (42%) and intubated (63%) patients. Eighty-seven percent of institutions reported barriers to development of pediatric sedation services. The most common barrier was a shortage of providers, particularly anesthesiologists. CONCLUSIONS: Propofol use by nonanesthesiologists is common. Addressing the shortage of providers, and allocating resources for credentialing providers will encourage further development of pediatric sedation practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».