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Enregistrement W3123210787 · doi:10.1111/jspn.12326

Who is using noninvasive ventilation? A descriptive study examining the population enrolled in a pediatric noninvasive ventilation program

2021· article· en· W3123210787 sur OpenAlexaffabout
Mikelle Djkowich, Deborah Olmstead, Maria L. Castro‐Codesal, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal for Specialists in Pediatric Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaStollery Children's HospitalAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescriptive statisticsPopulationNoninvasive ventilationPediatricsDescriptive researchFamily medicineEmergency medicineMechanical ventilationIntensive care medicineEnvironmental healthStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DESIGN AND METHODS: This study used a retrospective design and involved reviewing the charts of infants and children enrolled in the noninvasive ventilation (NIV) program at a quaternary pediatric hospital located in Western Canada in 2017. Demographic and clinical variables were collected, along with variables related to adherence to NIV therapy. For data storage and analysis purposes, a comprehensive database was created. Descriptive statistics were used to analyze and better understand patterns within the data. RESULTS: Findings included a comprehensive description of the population of infants and children enrolled in this NIV program in 2017, including demographic and clinical variables as well as follow-up and adherence data. This study identified that the NIV program at this pediatric center has unique characteristics which provide an exciting opportunity for further research into the population that requires NIV support. PRACTICE IMPLICATIONS: This study presents new knowledge, gathered by examining the clinical characteristics of a pediatric population that requires NIV, which can be used to inform practice, support NIV program planning, and health resource allocation, as well as suggest directions for future research on pediatric NIV therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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