Making Decisions About Medications in Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Changing clinician practice in pediatric critical care is often difficult. Tailored knowledge translation interventions may be more effective than other types of interventions. To inform the design of tailored interventions, the primary objective of this survey was to describe the importance of specific factors that influence physicians and pharmacists when they make decisions about medications in critically ill children. DESIGN: In this postal survey, respondents used 7-point scales to rate the importance of specific factors that influence their decisions in the following 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 respondents' practice, views, and demographics. SETTING: Canadian PICUs. PARTICIPANTS: One hundred and seventeen physicians and pharmacists practicing in 18 PICUs. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The response rate was 61%. The three factors reported to most strongly influence clinician decision making overall were: severity of illness (mean [SD] 5.8 [1.8]), physiologic rationale (5.2 [1.3]), and adverse effects (5.1 [1.9]). Factors least likely to influence decision making were drug costs (2.0 [1.5]), unit policies (2.9 [1.9]), and non-critical care randomized controlled trials (3.1 [1.9]). The relative importance of 8 of the 10 factors varied significantly among the five scenarios: only randomized controlled trials in critically ill children and other clinical research did not vary. Clinician characteristics associated with the greatest difference in importance ratings were: frequent use of the intervention in that scenario (seven factors), profession (five factors), and respondents' assessment of the quality of evidence (five factors). CONCLUSIONS: The relative importance of many factors that clinicians consider when making decisions about medications varies by demographics, and depends on the clinical problem. This variability should be considered in quality improvement and knowledge translation interventions 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 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 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».