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Enregistrement W2317022164 · doi:10.1097/01.pcc.0000448833.82181.1c

ABSTRACT 104

2014· article· en· W2317022164 sur OpenAlexaffabout
Mark Duffett, Thuva Vanniyasingam, Karen Choong, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSedationDemographicsIntensive care unitIntervention (counseling)Intensive care medicinePediatric intensive care unitMEDLINEFamily medicineEmergency medicineNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: Clinicians caring for critically ill children often make decisions about medications when there is limited pediatric-specific evidence. Aims: To understand the relative importance of factors that influence these decisions about drug therapy in pediatric critical care. Methods: In this postal survey of physicians and pharmacists practicing in Canadian pediatric critical care units, respondents used 7-point scales to rate the importance of factors that may influence their decisions in 5 scenarios: corticosteroids for shock, intensive insulin therapy, stress ulcer prophylaxis, surfactant for acute respiratory distress syndrome, and sedation interruption. We used generalized estimating equations to examine the association between the importance of specific factors influencing decision-making and the scenario and the views and demographics of respondents. Results: We included 117 participants (61% response rate). The 3 factors with the highest mean [Standard Deviation] overall ratings were severity of illness (5.8 [1.8]), physiologic rationale (5.2 [1.3]), and adverse effects (5.1 [1.9]). The lowest were drug costs (2.0 [1.5]), unit policies (2.9 [1.9]) and non-critical care RCTs (3.1 [1.9]). The relative importance of 8 of the 10 factors varied significantly among the 5 scenarios. Clinician characteristics associated with differences in the importance of factors were: frequent use of the intervention (7 factors), profession (5 factors), respondents’ assessment of the evidence (5 factors), and clinical (2 factors) and research (1 factor) experience. Conclusions: The relative importance of many of the factors that clinicians consider when making decisions about medications varies by demographics, and depends on the clinical problem. This variation should be considered in knowledge translation research in this setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6250,467

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,362 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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