New Perspectives on Long Stay Patients in the Pediatric Intensive Care Unit: Definition, Characteristics and Impact
Notice bibliographique
Résumé
For many children and their families, access to care in a pediatric intensive care unit (PICU) is vital.Unfortunately, as a rival good, it is also limited.This thesis analyzes the group which uses the most of this important and scarce good: long stay patients (LSPs).Using an original survey of PICU practitioners across Canada and an original dataset of a year of PICU admissions from a particular PICU, this thesis applies a unique mix of qualitative and quantitative methods to draw conclusions and generate hypotheses.Two findings are particularly noteworthy: a new theoretical framework for dichotomizing LSPs into "high-need" and "high-dependency" and the potential existence of "congestion effects" in which additional LSPs at any given time force PICUs to ration the care they can make available to any individual patient.AFT-Accelerated Failure Time CHEO-Children's Hospital of Eastern Ontario CCI-Chronically Critical Ill ICU-Intensive Care Unit LOS-Length of Stay LSP-Long Stay Patient PICU-Pediatric Intensive Care Unit PH-Proportional Hazards PRISM-Pediatric Risk of Mortality Score ROC-Receiver Operator Curve
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».