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Enregistrement W3137600650 · doi:10.1101/2021.03.18.21253191

Essential Emergency and Critical Care – a consensus among global clinical experts

2021· preprint· en· W3137600650 sur OpenAlexaff
Carl Otto Schell, Karima Khalid, Alexandra Wharton–Smith, Jacquie Oliwa, Hendry R. Sawe, Nobhojit Roy, Alex Sanga, John C. Marshall, Jamie Rylance, Claudia Hanson, Raphael Kazidule Kayambankadzanja, Lee Wallis, Maria Jirwe, Tim Baker

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetWellcome Trust
Mots-clésDelphi methodCritically illMedicineEmergency departmentMedical emergencyDelphiPandemicHealth careIntensive care medicineNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)Political scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Globally, critical illness results in millions of deaths every year. Although many of these deaths are potentially preventable, the basic, life-saving care of critically ill patients are often overlooked in health systems. Essential Emergency and Critical Care (EECC) has been devised as the care that should be provided to all critically ill patients in all hospitals in the world. EECC includes the effective care of low cost and low complexity for the identification and timely treatment of critically ill patients across all medical specialities. This study aimed to specify the content of EECC and additionally, given the surge of critical illness in the ongoing pandemic, the essential diagnosis-specific care for critically ill patients with COVID-19. Methods A Delphi process was conducted to seek consensus (>90% agreement) in a diverse panel of global clinical experts. The panel was asked to iteratively rate proposed treatments and actions based on previous guidelines and the WHO/ICRC’s Basic Emergency Care. The output from the Delphi was adapted iteratively with specialist reviewers into a coherent and feasible EECC package of clinical processes plus a list of hospital resource requirements. Results The 269 experts in the Delphi panel had clinical experience in different acute medical specialties from 59 countries and from all resource settings. The agreed EECC package contains 40 clinical processes and 67 hospital readiness requirements. The essential diagnosis-specific care of critically ill COVID-19 patients has an additional 7 clinical processes and 9 hospital readiness requirements. Conclusion The study has specified the content of the essential emergency and critical care that should be provided to all critically ill patients. Implementation of EECC could be an effective strategy to reduce preventable deaths worldwide. As critically ill patients have high mortality rates, especially where trained staff or resources are limited, even small improvements would have a large impact on survival. EECC has a vital role in the effective scale-up of oxygen and other care for critically ill patients in the COVID-19 pandemic. Policy makers should prioritise EECC, increase its coverage in hospitals, and include EECC as a component of universal health coverage.

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)0,000
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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