Prediction of Pediatric Critical Care Resource Utilization for Disaster Triage*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pediatric protocols to guide allocation of limited resources during a disaster lack data to validate their use. The 2011 Pediatric Emergency Mass Critical Care Task Force recommended that expected duration of critical care be incorporated into resource allocation algorithms. We aimed to determine whether currently available pediatric illness severity scores can predict duration of critical care resource use. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Seattle Children's Hospital. PATIENTS: PICU patients admitted 2016-2018 for greater than or equal to 12 hours (n = 3,206). INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We developed logistic and linear regression models in two-thirds of the cohort to predict need for and duration of PICU resources based on Pediatric Risk of Mortality-III, Pediatric Index of Mortality-3, and serial Pediatric Logistic Organ Dysfunction-2 scores. We tested the predictive accuracy of the models with the highest area under the receiver operating characteristic curve (need for each resource) and R (duration of use) in a validation cohort of the remaining one of three of the sample and among patients admitted during one-third of the sample and among patients admitted during surges of respiratory illness. Pediatric Logistic Organ Dysfunction score calculated 12 hours postadmission had higher predictive accuracy than either Pediatric Risk of Mortality or Pediatric Index of Mortality scores. Models incorporating 12-hour Pediatric Logistic Organ Dysfunction score, age, Pediatric Overall Performance Category, Pediatric Cerebral Performance Category, chronic mechanical ventilation, and postoperative status had an area under the receiver operating characteristic curve = 0.8831 for need for any PICU resource (positive predictive value 80.2%, negative predictive value 85.9%) and area under the receiver operating characteristic curve = 0.9157 for mechanical ventilation (positive predictive value 85.7%, negative predictive value 89.2%) within 7 days of admission. Models accurately predicted greater than or equal to 24 hours of any resource use for 78.9% of patients and greater than or equal to 24 hours of ventilation for 83.1%. Model fit and accuracy improved for prediction of resource use within 3 days of admission, and was lower for noninvasive positive pressure ventilation, vasoactive infusions, continuous renal replacement therapy, extracorporeal membrane oxygenation, and length of stay. CONCLUSIONS: A model incorporating 12-hour Pediatric Logistic Organ Dysfunction score performed well in estimating how long patients may require PICU resources, especially mechanical ventilation. A pediatric disaster triage algorithm that includes both likelihood for survival and for requiring critical care resources could minimize subjectivity in resource allocation decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».