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Enregistrement W2515481276 · doi:10.1097/pec.0000000000000853

Cross-sectional Survey of Canadian Pediatric Critical Care Transport

2016· article· en· W2515481276 sur OpenAlexaffabout
Atsushi Kawaguchi, Anna Gunz, Allan de Caen

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensWestern UniversityProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralWorkforceEmergency medicineIntensive careFamily medicineMedical emergencyPediatricsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to better understand the unique aspects of pediatric critical care transport programs across Canada by characterizing the current workforce of each transport program. METHODS: A cross-sectional questionnaire was sent to the 13 medical directors of Canada's pediatric critical care transport teams, and to 2 nonhospital-affiliated transport services. If a children's hospital did not have a dedicated team for pediatric transport, the regional transport team providing this service was identified. RESULTS: Eight of the 13 pediatric intensive care units surveyed have unit-based pediatric transport teams. The median annual transport volume for the 8 hospital-based teams was 371 (range, 45-2300) with a total of 5686 patients being transported annually. Among patients transported by the 8 teams, 45% (2579 patients) were pediatric patients (older than 28 days and younger than 18 years) and 40% (1022 patients) of the pediatric patients were admitted to the pediatric intensive care units. Eighty-eight percent of the responding teams also transported neonates (older than 28 days), and 38% transported premature infants.A team composition of registered nurse-respiratory therapist-physician was used by 6/13 teams (75%); however, it accounted for only a small proportion of the transports for most of the teams (median, 2%; range, 2%-100%).The average transport time from dispatch (from team home site) to arrival at receiving facility was reported by 6 teams, and has a median of 195 minutes (range, 90-360 minutes). The median distance from home site to the farthest referral site in the catchment area was 700 km (range, 15-2500 km). CONCLUSIONS: This is the first Canadian nationwide study of pediatric critical care transport programs. It revealed a complexity and variability in transport team demographics, transport volume, team composition, and decision-making process.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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