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Enregistrement W2511408166 · doi:10.1097/pcc.0000000000000919

Frequency, Composition, and Predictors of In-Transit Critical Events During Pediatric Critical Care Transport*

2016· article· en· W2511408166 sur OpenAlexaffabout
Jeffrey M. Singh, Anna Gunz, Sonny Dhanani, Mahvareh Aghari, Russell D. MacDonald

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionCritical illnessIntensive care medicineEmergency medicineWarning systemCritically ill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Transport of pediatric patients is common due to healthcare regionalization. We set out to determine the frequency of in-transit critical events during pediatric critical care transport and identify factors associated with these events. DESIGN: Retrospective cohort study using administrative and clinical data. SETTING: Single pediatric critical care transport provider in Ontario, Canada. PATIENTS: All pediatric care transports between January 1, 2005, and December 31, 2010. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The primary outcome was in-transit critical events, defined by an adaptation of a recent consensus definition. In-transit critical events occurred in 1,094 (12.3%) of 8,889 transports. Hypotension (3.6%), tachycardia (3.7%), and bradycardia (3.3%) were the most common critical events. Crews performed medical interventions in 194 transports (2.2%). The frequency and makeup of critical events varied across patient age groups. Age, pretransport mechanical ventilation, pretransport cardiovascular instability, transport duration, scene calls, and paramedic crew level were independently associated with increased risk of in-transit critical events in multivariate analysis. A Transport Pediatric Early Warning Score of 7 or greater predicted in-transit critical events with high specificity but low sensitivity (92.0% and 20.0%, respectively), but was not superior of the combination of pretransport mechanical ventilation and pretransport cardiovascular instability (sensitivity and specificity of 12.6% and 97.4%, respectively). Removal of early warning signs from the definition resulted in critical event rates comparable to those published in adults and improved predictive performance. CONCLUSIONS: Using new consensus definitions of transport-related critical events, we found critical events occurred in almost one in eight transports, and were strongly associated with pretransport cardiovascular instability. Transport Pediatric Early Warning Score was poorly predictive of in-transit critical events, and was not superior to the presence of pretransport mechanical ventilation and cardiovascular instability. Future prospective studies are required to elucidate the optimal matching of transport resources to patients, in particular those with both pretransport cardiovascular instability and mechanical ventilation.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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.

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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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