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Enregistrement W3158426153 · doi:10.1161/circ.138.suppl_2.31

Abstract 31: "Cold" Debriefing After Pediatric In-Hospital Cardiac Arrests

2018· article· en· W3158426153 sur OpenAlexaffabout
Heather Wolfe, Jesse Wenger, Robert M Sutton, Dana Niles, Vinay Nakdarni, Jordan Duval‐Arnould, Anita Sen, Adam Cheng

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicinePatient safetyEmergency medicineMedical emergencyFamily medicineNursingMedical educationHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cold debriefing(CD) is defined as occurring after at least 1 day to several weeks after a cardiac arrest event. CD has been reported to improve patient survival when implemented in a single institution, however little is known about the nature of cold debriefings across multiple pediatric centers. Methods: Retrospective review of prospectively collected data from the Pediatric Resuscitation Quality Collaborative (pediResQ). The collaborative is comprised of 18 institutions in the US and Canada, reporting 283 cardiac arrest events at the time of analysis. We analyzed CD data from in-hospital cardiac arrest (IHCA) events between Feb 2016 and April 2018. Debriefing content was collected with a Plus/Delta framework and qualitative analysis of debriefing comments was performed utilizing a modified Team Emergency Assessment Measurement (TEAM) Framework. The TEAM framework consists of ten categories: leadership, communication, cooperation, team climate, adaptability, situational awareness (SA), prioritization, clinical standards(CS) (e.g. CPR quality), and other. Univariate and regression models were applied accounting for clustering by site. Results: CD occurred in 33% (93/283) of IHCA events. Median time to debriefing was 25.5 days [IQR 11, 41] with a duration of 60 minutes [20,60]. Median number of facilitators per event was 1 (IQR 1, 1; range 0, 3). Facilitation and/or co-facilitation was performed by physicians 94%(87/93), nurses 18%(17/93) nurse practitioners 9%(8/93) and other 8%(7/93). Attendance was varied across sites (profession, number per debriefing): physicians 12 [IQR 4, 20], nurses 1 [1, 6], RT 0 [0, 1], administrators 1 [0, 1]. Plus comments were most commonly CS 35%(44/127) of comments, cooperation 21%(27/127) and communication 13%(16/127); Delta comments were CS 31%(41/134), cooperation 18%(24/134) communication 10%(13/134) and SA 9%(12/134). There was no difference in age, sex, race, illness category or survival outcome between events that were debriefed vs. not. Conclusions: In a multicenter pediatric IHCA collaborative, cold debriefings were performed after 33% of cardiac arrests. The majority of plus and delta comments could be categorized as clinical standards, followed by cooperation and communication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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