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Enregistrement W2931081538 · doi:10.1097/pcc.0000000000001940

PICU-Based Rehabilitation and Outcomes Assessment: A Survey of Pediatric Critical Care Physicians*

2019· article· en· W2931081538 sur OpenAlexaff
Amery Treble‐Barna, Sue R. Beers, Amy J. Houtrow, Roberto Ortiz‐Aguayo, Cynthia Valenta, Meg Stanger, Maddie Chrisman, Maxine Orringer, Craig M. Smith, Dorothy Pollon, Mark Duffett, Karen Choong, R. Scott Watson, Patrick M. Kochanek, Ericka L. Fink

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineRehabilitationIntensive care medicineCritical illnessFamily medicinePhysical therapyCritically ill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Characterize current practices for PICU-based rehabilitation, and physician perceptions and attitudes, barriers, resources, and outcome assessment in contemporary PICU settings. DESIGN: International, self-administered, quantitative, cross-sectional survey. SETTING: Online survey distributed from March 2017 to April 2017. PATIENTS OR SUBJECTS: Pediatric critical care physicians who subscribed to email distribution lists of the Pediatric Acute Lung Injury and Sepsis Investigators, the Pediatric Neurocritical Care Research Group, or the Prevalence of Acute Critical Neurological Disease in Children: A Global Epidemiological Assessment study group, and visitors to the World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies website. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of the 170 subjects who began the survey, 148 completed it. Of those who completed the optional respondent information, most reported working in an academic medical setting and were located in the United States. The main findings were 1) a large majority of PICU physicians reported working in institutions with no guidelines for PICU-based rehabilitation, but expressed interest in developing and implementing such guidelines; 2) despite this lack of guidelines, an overwhelming majority of respondents reported that their current practices would involve consultation of multiple rehabilitation services for each case example provided; 3) PICU physicians believed that additional research evidence is needed to determine efficacy and optimal implementation of PICU-based rehabilitation; 4) PICU physicians reported significant barriers to implementation of PICU-based rehabilitation across centers; and 5) low routine assessment of long-term functional outcomes of PICU patients, although some centers have developed multidisciplinary follow-up programs. CONCLUSIONS: Physicians lack PICU-based rehabilitation guidelines despite great interest and current practices involving a high degree of PICU-based rehabilitation consultation. Data are needed to identify best practices and necessary resources in the delivery of ICU-based multidisciplinary rehabilitation and long-term functional outcomes assessment to optimize recovery of children and families affected by critical illness.

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)0,070
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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