MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2990889428 · doi:10.1183/13993003.congress-2019.pa989

Use of a classification of indications for pediatric tracheostomy in quality improvement (QI)

2019· article· en· W2990889428 sur OpenAlexaff
Ian Mitchell, Candice Bjornson, Marielena Dibartolo, Glenda N. Bendiak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTracheal and airway disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAirwaySubglottic stenosisIntensive care medicinePathologicalTreacher Collins syndromeCritically illPediatricsSurgeryInternal medicineCraniofacial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Caring for children with a tracheostomy at home may reduce costs. Prior to tracheostomy, in our institution, children may be cared for in inpatient (IP) wards or PICU. After tracheostomy, initial care occurs in PICU, then in a special section of IP area before transfer home. We initiated QI to improve care and shorten length of stay. We noted current classifications of indications for tracheostomy are based on anatomic/pathological findings, of limited value in QI. Objective: To review indications for tracheostomy and develop a classification system To map a child’s progress using this classification To use this data to identify opportunities for QI Methods: Tracheostomies were created in 100 children from 2005 to 2017, and we summarised the indications thus: Isolated airway anomaly (e.g. subglottic stenosis ), n=51 Complex syndrome with airway anomalies (e.g. Treacher Collins Syndrome) n=21 Tracheostomy to allow invasive ventilation (e.g. neuromuscular disease). N= 28 Results: Time (days) in different parts of our institution Conclusion: Categorization of indication for tracheostomy proved useful in QI. This categorization can be used by others to address service needs and compare programs

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTracheal and airway disordersTravaux en français237 207