Determining Optimal Outcome Measures in a Trial Investigating No Routine Gastric Residual Volume Measurement in Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Choosing trial outcome measures is important. When outcomes are not clinically relevant or important to parents/patients, trial evidence is less likely to be implemented into practice. This study aimed to determine optimal outcome measures for a trial of no routine gastric residual volume (GRV) measurement in critically ill children. METHODS: A mixed-methods approach was used: a focused literature review, parent and clinician interviews, a modified 2-round Delphi, and a stakeholder consensus meeting. RESULTS: The review generated 13 outcomes. Fourteen pediatric intensive care unit (PICU) parents proposed 3 additional outcomes; these 16 were then rated by 28 clinicians in Delphi round 1. Six further outcomes were proposed, and 22 outcomes were rated in the second round. No items were voted "consensus out." The 18 "no-consensus" items were voted in a face-to-face meeting by 30 participants. The final 12 outcome measures were time to reach energy targets, ventilator-associated pneumonia, vomiting, time enteral feeds withheld per 24 hours, necrotizing enterocolitis, length of invasive ventilation, PICU length of stay, mortality, change in weight and markers of feed intolerance (parenteral nutrition administered), feed formula altered, and change to postpyloric feeds all secondary to feed intolerance. CONCLUSION: We have identified 12 outcomes for a trial of no GRV measurement through a multistage process, seeking views of parents and clinicians.
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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 | 0,324 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».