Setting a universal standard: Should we benchmark quality outcomes for pediatric anesthesia care?
Notice bibliographique
Résumé
Anesthesiology is a medical specialty well known for its work in patient safety, allowing the field to show a dramatic decrease in perioperative morbidity and mortality in both adults and children since the 1950s. Currently, anesthesia-related mortality is close to zero in healthy children, with deaths occurring primarily in children ASA physical status ≥4. Survival during anesthesia today represents the expectation and standard of care, rather than a marker of quality. Several programs and organizations have created measures to assess safety in pediatric anesthesia-yet none are universally accepted as safety metrics or bundled to evaluate specific aspects of care. In addition, collection of this nonstandardized data in individual centers requires a significant investment of resources and personnel limiting access to only large, "resource-rich" institutions. In this perspective paper, we provide an overview of the efforts made to enhance quality of care across medical specialties with a specific emphasis on pediatric anesthesiology. We discuss the need for standardization of metrics to establish targets and benchmarks for the delivery of high-quality care to children and adolescents mainly in North America. The time has come to move beyond mortality and establish universally accepted minimum outcome standards in pediatric anesthesia. We believe this will ultimately improve confidence in the quality of pediatric anesthesia care offered to children, no matter where they are receiving that care.
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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 | 0,179 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».