Pediatric Emergency Research Canada (<scp>PERC</scp>): Patient/Family‐informed Research Priorities for Pediatric Emergency Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing body of literature supports patient and public involvement in the design, prioritization, and dissemination of research and evidence-based medicine. The objectives of this project were to engage patients and families in developing a prioritized list of research topics for pediatric emergency medicine (PEM) and to compare results with prior research prioritization initiatives in the emergency department (ED) setting. METHODS: We utilized a systematic process to combine administrative data on frequency of patient presentations to the ED with multiple stakeholder input including an initial stakeholder survey followed by a modified Delphi consensus methodology consisting of two Web-based surveys and a face-to-face meeting. RESULTS: The prioritization process resulted in a ranked list of 15 research priorities. The top five priorities were mental health presentations, pain and sedation, practice tools, quality of care delivery, and resource utilization. Mental health, pain and sedation, clinical prediction rules, respiratory illnesses/wheeze, patient safety/medication error, and sepsis were identified as shared priorities with prior initiatives. Topics identified in our process that were not identified in prior work included resource utilization, ED communication, antibiotic stewardship, and patient/family adherence with recommendations. CONCLUSIONS: This work identifies key priorities for research in PEM. Comparing our results with prior initiatives in the ED setting identified shared research priorities and opportunities for collaboration among PEM research networks. This work in particular makes an important contribution to the existing literature by including the patient/family perspective missing from prior work.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».