Essential Emergency and Critical Care: a consensus among global clinical experts
Notice bibliographique
Résumé
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 treatment of critically ill patients across all medical specialties. 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: In a Delphi process, consensus (>90% agreement) was sought from a diverse panel of global clinical experts. The panel iteratively rated 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 package of clinical processes plus a list of hospital readiness 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 requirements, plus additions specific for COVID-19. CONCLUSION: The study has specified the content of care that should be provided to all critically ill patients. Implementing EECC could be an effective strategy for policy makers to reduce preventable deaths worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,183 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».