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Enregistrement W2990021351 · doi:10.1542/peds.2019-1790

A National Approach to Pediatric Sepsis Surveillance

2019· article· en· W2990021351 sur OpenAlexaff
Heather Hsu, Francisca Abanyie, Michael S. D. Agus, Fran Balamuth, Patrick W. Brady, Richard J. Brilli, Joseph A. Carcillo, Raymund Dantes, Lauren Epstein, Anthony E. Fiore, Jeffrey S. Gerber, Runa H. Gokhale, Benny L. Joyner, Niranjan Kissoon, Michael Klompas, Grace M. Lee, Charles G. Macias, Karen M. Puopolo, Carmen Sulton, Scott L. Weiss, Chanu Rhee

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineSepsisIncidence (geometry)Intensive care medicinePopulationDiseaseMedical recordPediatricsMedical emergencyEnvironmental healthImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric sepsis is a major public health concern, and robust surveillance tools are needed to characterize its incidence, outcomes, and trends. The increasing use of electronic health records (EHRs) in the United States creates an opportunity to conduct reliable, pragmatic, and generalizable population-level surveillance using routinely collected clinical data rather than administrative claims or resource-intensive chart review. In 2015, the US Centers for Disease Control and Prevention recruited sepsis investigators and representatives of key professional societies to develop an approach to adult sepsis surveillance using clinical data recorded in EHRs. This led to the creation of the adult sepsis event definition, which was used to estimate the national burden of sepsis in adults and has been adapted into a tool kit to facilitate widespread implementation by hospitals. In July 2018, the Centers for Disease Control and Prevention convened a new multidisciplinary pediatric working group to tailor an EHR-based national sepsis surveillance approach to infants and children. Here, we describe the challenges specific to pediatric sepsis surveillance, including evolving clinical definitions of sepsis, accommodation of age-dependent physiologic differences, identifying appropriate EHR markers of infection and organ dysfunction among infants and children, and the need to account for children with medical complexity and the growing regionalization of pediatric care. We propose a preliminary pediatric sepsis event surveillance definition and outline next steps for refining and validating these criteria so that they may be used to estimate the national burden of pediatric sepsis and support site-specific surveillance to complement ongoing initiatives to improve sepsis prevention, recognition, and treatment.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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