Impact of Deferring Critically Ill Children Away from Their Designated Paediatric Critical Care Unit: A Population-Based Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of deferring critically ill children in referral hospitals away from their designated pediatric critical care unit (PCCU) on patients and the healthcare system is unknown. We aimed to identify factors associated with deferrals and patient outcomes and to study the impact of a referral policy implemented to balance PCCU bed capacity with regional needs. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study of admissions to a PCCU following inter-facility transport from 2004 to 2016 in Ontario, Canada. RESULTS: Of 10,639 inter-facility transfers, 24.8% (95% confidence interval [CI]: 23.5-26.1%) were deferred during pre-implementation and 16.0% (95% CI: 15.1-16.9%) during post-implementation of a referral policy. Several factors, including previous intensive care unit admissions, residence location, presenting hospital factors, patient co-morbidities, specific designated PCCUs and winter (versus summer) season, were associated with deferral status. Deferrals were not associated with increased mortality. CONCLUSIONS: Deferral from a designated PCCU does not confer an increased risk of death. Implementation of a referral policy was associated with a consistent referral pattern in 84% of transfers.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».