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Enregistrement W2588646297 · doi:10.1089/neu.2017.4997

Structure, Process, and Culture of Intensive Care Units Treating Patients with Severe Traumatic Brain Injury: Survey of Centers Participating in the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program

2017· article· en· W2588646297 sur OpenAlexaff
Aziz S. Alali, Victoria McCredie, Todd G. Mainprize, David Gómez, Avery B. Nathens

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurointensive careTraumatic brain injuryIntensive careEmergency medicineMajor traumaIntensive care unitMedical emergencyIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outcome after severe traumatic brain injury (TBI) differs substantially between hospitals. Explaining this variation begins with understanding the differences in structures and processes of care, particularly at intensive care units (ICUs) where acute TBI care takes place. We invited trauma medical directors (TMDs) from 187 centers participating in the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program (ACS TQIP) to complete a survey. The survey domains included ICU model, type, availability of specialized units, staff, training programs, standard protocols and order sets, approach to withdrawal of life support, and perceived level of neurosurgeons' engagement in the ICU management of TBI. One hundred forty-two TMDs (76%) completed the survey. Severe TBI patients are admitted to dedicated neurocritical care units in 52 hospitals (37%), trauma ICUs in 44 hospitals (31%), general ICUs in 34 hospitals (24%), and surgical ICUs in 11 hospitals (8%). Fifty-seven percent are closed units. Board-certified intensivists directed 89% of ICUs, whereas 17% were led by neurointensivists. Sixty percent of ICU directors were general surgeons. Thirty-nine percent of hospitals had critical care fellowships and 11% had neurocritical care fellowships. Fifty-nine percent of ICUs had standard order sets and 61% had standard protocols specific for TBI, with the most common protocol relating to intracranial pressure management (53%). Only 43% of TMDs were satisfied with the current level of neurosurgeons' engagement in the ICU management of TBI; 46% believed that neurosurgeons should be more engaged; 11% believed they should be less engaged. In the largest survey of North American ICUs caring for TBI patients, there is substantial variation in the current approaches to ICU care for TBI, highlighting multiple opportunities for comparative effectiveness research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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