A chart review tool to systematically assess the safety of prehospital care for children with out‐of‐hospital cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Create an easy-to-use pediatric out-of-hospital cardiac arrest (OHCA)-specific chart review tool to reliably detect severe adverse safety events (ASEs) in the prehospital care of children with OHCA. Methods: We revised our previously validated pediatric prehospital adverse event detection system (PEDS) tool, used to evaluate ASEs in the prehospital care of children during emergent calls, to create an OHCA-specific chart review tool. We developed decision support for reviewers, reviewer training, and a dedicated section for chart data abstraction. We randomly selected 28 charts for independent review by 2 expert reviewers who determined the presence or absence of a severe ASE for each care episode and identified the domain of care and preventability for each ASE. We calculated inter-rater agreement in the assessment of the presence or absence of a severe ASE using Gwet's first-order agreement coefficient (AC1). Results: The PEDS-OHCA chart review tool has 6 sections, with a minimum of 70 and maximum of 667 total possible fields. We found inter-rater agreement of 0.83 (95% confidence interval, 0.63-0.99) between our 2 reviewers for the overall detection of a severe ASE and an average time to complete of 8 minutes (range, 2-25 minutes). Inter-rater agreement in the detection of a severe ASE in each individual domain ranged from 0.36 to 0.96. Conclusions: The PEDS-OHCA is the first chart review tool to systematically evaluate the safety and quality of EMS care for children with OHCA. This tool may help improve understanding of the quality of EMS care for children with OHCA, which is essential to improving outcomes.
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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 | 0,062 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».