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Enregistrement W4224210460 · doi:10.1097/mat.0000000000001734

Key Considerations in Establishing a Pediatric Rescue Extracorporeal Life Support Program: A Multi Methods Review

2022· article· en· W4224210460 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueASAIO Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife supportDebriefingExtracorporealExtracorporeal membrane oxygenationMultidisciplinary approachThematic analysisMultidisciplinary teamRescue therapyAdvanced cardiac life support

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracorporeal life support (ECLS) is generally limited to centers with cardiac surgery. However, pediatric centers without cardiac surgery can still provide potentially lifesaving ECLS through a Rescue Program, allowing a local team to cannulate and stabilize patients before they are transported to a center with cardiac surgery support for ongoing care. This multimethod study provides an exploration of pediatric ECLS team insights regarding program implementation and offers recommendations for other centers wishing to develop a similar program. We performed surveys and semi-structured interviews to gather perspectives from ECLS team members. Demographics and preliminary perspectives were obtained from surveys. Interviews were transcribed and coded using thematic analysis to identify key considerations, facilitators, and barriers related to rescue program implementation. Our multidisciplinary ECLS team perceived great value in the rescue program and identified elements critical to successful program development and implementation, including barriers that might exist for any center wishing to set up a similar program. Participants emphasized that the initial design and continued maintenance of any Rescue ECLS Program be a comprehensive, multidisciplinary initiative. Clear communication, a mechanism for debriefing and feedback, and a strategy allowing for flexible program evolution are essential.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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