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Enregistrement W2990646721 · doi:10.1136/bmjoq-2019-000763

Severe illness getting noticed sooner – SIGNS-for-Kids: developing an illness recognition tool to connect home and hospital

2019· article· en· W2990646721 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan Gilleland, David Bayfield, Ann Bayliss, Karen Dryden‐Palmer, Joelle Fawcett-Arsenault, Michelle Gordon, Dawn Hartfield, Anthony Iacolucci, Melissa B. Jones, Lisa Ladouceur, Martin McNamara, Kristen Middaugh, Gregory P. Moore, Séan Murray, Joanna Noble, Simran Singh, Jane Stuart-Minaret, Carla Williams, Christopher S. Parshuram

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalOttawa HospitalUniversity of OttawaAlberta Children's HospitalStollery Children's HospitalHospital for Sick ChildrenTrillium Health CentreCARE CanadaHealth Sciences NorthCanadian Patient Safety InstituteSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Patient Safety Institute
Mots-clésContext (archaeology)MedicineAcute illnessMultidisciplinary approachVital signsHealth carePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Delays to definitive treatment for time-sensitive acute paediatric illnesses continue to be a cause of death and disability in the Canadian healthcare system. Our aim was to develop the SIGNS-for-Kids illness recognition tool to empower parents and other community caregivers to recognise the signs and symptoms of severe illness in infants and children. The goal of the tool is improved detection and reduced time to treatment of acute conditions that require emergent medical attention. Methods: A single-day consensus workshop consisting of a 17-member panel of parents and multidisciplinary healthcare experts with content expertise and/or experience managing children with severe acute illnesses was held. An a priori agreement of ≥85% was planned for the final iteration SIGNS-for-Kids tool elements by the end of the workshop. Results: One hundred percent consensus was achieved on a five-item tool distilled from 20 initial items at the beginning of the consensus workshop. The final items included four child-based items consisting of: (1) behaviour, (2) breathing, (3) skin, and (4) fluids, and one context-based item and (5) response to rescue treatments. Conclusions: Specific cues of urgent child illness were identified as part of this initial development phase. These cues were integrated into a comprehensive tool designed for parents and other lay caregivers to recognise the signs of serious acute illness and initiate medical attention in an undifferentiated population of infants and children. Future validation and optimisation of the tool are planned.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: Autre devis
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,310 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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