MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294876973 · doi:10.1186/s12887-022-03555-0

Escalation of care in children at high risk of clinical deterioration in a tertiary care children’s hospital using the Bedside Pediatric Early Warning System

2022· article· en· W4294876973 sur OpenAlexaff
Orsola Gawronski, Jos Maria Latour, Corrado Cecchetti, Angela Iula, Lucilla Ravà, Marta Luisa Ciofi degli Atti, Immacolata Dall’Oglio, Emanuela Tiozzo, Massimiliano Raponi, Christopher S. Parshuram

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteOspedale Pediatrico Bambino Gesù
Mots-clésMedicineEarly warning scoreLogistic regressionEmergency medicinePediatric intensive care unitPediatricsCohortObservational studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Escalation and de-escalation are a routine part of high-quality care that should be matched with clinical needs. The aim of this study was to describe escalation of care in relation to the occurrence and timing of Pediatric Intensive Care Unit (PICU) admission in a cohort of pediatric inpatients with acute worsening of their clinical condition. METHODS: A monocentric, observational cohort study was performed from January to December 2018. Eligible patients were children: 1) admitted to one of the inpatient wards other than ICU; 2) under the age of 18 years at the time of admission; 3) with two or more Bedside-Paediatric-Early-Warning-System (BedsidePEWS) scores ≥ 7 recorded at a distance of at least one hour and for a period of 4 h during admission. The main outcome -the 24-h disposition - was defined as admission to PICU within 24-h of enrolment or staying in the inpatient ward. Escalation of care was measured using an eight-point scale-the Escalation Index (EI), developed by the authors. The EI was calculated every 6 h, starting from the moment the patient was considered eligible. Analyses used multivariate quantile and logistic regression models. RESULTS: The 228 episodes included 574 EI calculated scores. The 24-h disposition was the ward in 129 (57%) and the PICU in 99 (43%) episodes. Patients who were admitted to PICU within 24-h had higher top EI scores [median (IQR) 6 (5-7) vs 4 (3-5), p < 0.001]; higher initial BedsidePEWS scores [median (IQR) 10(8-13) vs. 9 (8-11), p = 0.02], were less likely to have a chronic disease [n = 62 (63%) vs. n = 127 (98%), p < 0.0001], and were rated by physicians as being at a higher risk of having a cardiac arrest (p = 0.01) than patients remaining on the ward. The EI increased over 24 h before urgent admission to PICU or cardiac arrest by 0.53 every 6-h interval (CI 0.37-0.70, p < 0.001), while it decreased by 0.25 every 6-h interval (CI -0.36-0.15, p < 0.001) in patients who stayed on the wards. CONCLUSION: Escalation of care was related to temporal changes in severity of illness, patient background and environmental factors. The EI index can improve responses to evolving critical illness.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC PediatricsMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207