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Enregistrement W2791597642 · doi:10.1097/pcc.0000000000001491

Epidemiology of Pediatric Critical Care Transport in Northern Alberta and the Western Arctic

2018· article· en· W2791597642 sur OpenAlexaffabout
Atsushi Kawaguchi, Charlene C. Nielsen, Gonzalo Garcia Guerra, L. Duncan Saunders, Yutaka Yasui, Allan DeCaen

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralOddsPsychological interventionOdds ratioEmergency medicineDemographicsEpidemiologyFamily medicinePediatricsDemographyLogistic regressionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Specialized pediatric critical care transport teams are essential to pediatric retrieval systems. This study aims to describe the contemporary transports performed by a Canadian pediatric critical care transport team and to compare the treatment and outcomes of children referred from high-level care (hospitals offering pediatric services where an adult ICU exists) and nonhigh-level care (all other hospitals) hospitals. DESIGN: A descriptive cohort study. SETTING: The Stollery Children's Hospital in Edmonton, Alberta, Western Canada. PATIENTS: Children younger than 17 years old transported by the transport team from referral hospitals within the Stollery Children's Hospital catchment area to Stollery Children's Hospital between 1998 and 2015. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Characteristics of transports, patient demographics presenting vital signs, and outcomes were described overall and compared by transport-related time and referral hospital types (high-level care and nonhigh-level care). In total, 3,352 transports met the inclusion criteria; 1,049 were retrieved from eight high-level care hospitals and 2,303 from 53 nonhigh-level care hospitals; the median one-way transport distance was 383 kilometers, and 70% of the transports were air transports. The annual number of transports has increased during the study period. The PICU admission rate was between 40% and 55%. Transports from high-level care hospitals had significantly higher odds of being admitted to the PICU (odds ratio, 1.96; 95% CI, 1.31-2.93). The odds of intubation at the referral hospital were higher in the high-level care group, but the odds of intubation upon PICU admission was similar between the two groups. Mortality during or after transport was not significantly different between high-level care and nonhigh-level care hospitals. CONCLUSIONS: The current transport system has multiple priorities with regard to efficiency and quality. The medical services at referral hospitals may affect the likelihood of PICU admission and subsequent PICU length of stay; however, no negative impact was observed in other outcomes including mortality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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