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Enregistrement W4281491988 · doi:10.1097/pcc.0000000000002991

Extracorporeal Membrane Oxygenation Candidacy Decisions: An Argument for a Process-Based Longitudinal Approach*

2022· article· en· W4281491988 sur OpenAlexaff
Katie M. Moynihan, Melanie Jansen, Bryan D. Siegel, Lisa S. Taylor, Roxanne Kirsch

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCandidacyExtracorporeal membrane oxygenationMedicineAppealIntensive care medicineArgument (complex analysis)AccountabilityTransparency (behavior)Process (computing)Medical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are all children extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) candidates? Navigating ECMO decisions represents an enormous challenge in pediatric critical care. ECMO cannulation should not be a default option as it will not confer benefit for "all" critically ill children; however, "all" children deserve well-considered decisions surrounding their ECMO candidacy. The complexity of the decision demands a systematic, "well-reasoned" and "dynamic" approach. Due to clinical urgency, this standard cannot always be met prior to initiation of ECMO. We challenge the paradigm of "candidacy" as a singular decision that must be defined prior to ECMO initiation. Rather, the determination as to whether ECMO is in the patient's best interest is applicable regardless of cannulation status. The priority should be on collaborative, interdisciplinary decision-making processes aligned with principles of transparency, relevant reasoning, accountability, review, and appeal. To ensure a robust process, it should not be temporally constrained by cannulation status. We advocate that this approach will decrease both the risk of not initiating ECMO in a patient who will benefit and the risk of prolonged, nonbeneficial support. We conclude that to ensure fair decisions are made in a patient's best interest, organizations should develop procedurally fair processes for ECMO decision-making that are not tied to a particular time point and are revisited along the management trajectory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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