Pediatric Chronic Critical Illness: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improvements in the delivery of intensive care have increased survival among even the most critically ill children, thereby leading to a growing number of children with chronic complex medical conditions in the pediatric intensive care unit (PICU). Some of these children are at a significant risk of recurrent and prolonged critical illness, with higher morbidity and mortality, making them a unique population described as having chronic critical illness (CCI). To date, pediatric CCI has been understudied and lacks an accepted consensus case definition. OBJECTIVE: This study aims to describe the protocol and methodology used to perform a scoping review that will describe how pediatric CCI has been defined in the literature, including the concept of prolonged PICU admission and the methodologies used to develop any existing definitions. It also aims to describe patient characteristics and outcomes evaluated in the included studies. METHODS: We will search four electronic databases for studies that evaluated children admitted to any PICU identified with CCI. We will also search for studies describing prolonged PICU admission, as this concept is related to pediatric CCI. Furthermore, we will develop a hybrid crowdsourcing and machine learning (ML) methodology to complete citation screening. Screening and data abstraction will be performed by 2 reviewers independently and in duplicate. Data abstraction will include the details of population definitions, demographic and clinical characteristics of children with CCI, and evaluated outcomes. RESULTS: The database search, crowd reviewer recruitment, and ML algorithm development began in March 2021. Citation screening and data abstraction were completed in April 2021. Final data verification is ongoing, with analysis and results anticipated to be completed by fall 2021. CONCLUSIONS: This scoping review will describe the existing or suggested definitions of pediatric CCI and important demographic and clinical characteristics of patients to whom these definitions have been applied. This review's results will help inform the development of a consensus case definition for pediatric CCI and set a priority agenda for future research. We will use and demonstrate the validity of crowdsourcing and ML methodologies for improving the efficiency of large scoping reviews. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/30582.
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 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 | 0,099 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,017 |
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 ».