Quality and capacity indicators for hospitalized pediatric oncology patients with critical illness: A modified delphi consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalized pediatric hematology-oncology (PHO) patients are at high risk for critical illness, especially in resource-limited settings. Unfortunately, there are no established quality indicators to guide institutional improvement for these patients. The objective of this study was to identify quality indicators to include in PROACTIVE (PediatRic Oncology cApaCity assessment Tool for IntensiVe carE), an assessment tool to evaluate the capacity and quality of pediatric critical care services offered to PHO patients. METHODS: A comprehensive literature review identified relevant indicators in the areas of structure, performance, and outcomes. An international focus group sorted potential indicators using the framework of domains and subdomains. A modified, three-round Delphi was conducted among 36 international experts with diverse experience in PHO and critical care in high-resource and resource-limited settings. Quality indicators were ranked on relevance and actionability via electronically distributed surveys. RESULTS: PROACTIVE contains 119 indicators among eight domains and 22 subdomains, with high-median importance (≥7) in both relevance and actionability, and ≥80% evaluator agreement. The top five indicators were: (a) A designated PICU area; (b) Availability of a pediatric intensivist; (c) A PHO physician as part of the primary team caring for critically ill PHO patients; (d) Trained nursing staff in pediatric critical care; and (e) Timely PICU transfer of hospitalized PHO patients requiring escalation of care. CONCLUSIONS: PROACTIVE is a consensus-derived tool to assess the capacity and quality of pediatric onco-critical care in resource-limited settings. Future endeavors include validation of PROACTIVE by correlating the proposed indicators to clinical outcomes and its implementation to identify service delivery gaps amenable to improvement.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».