Comparison of Specialist and Nonspecialist Transport Teams for Emergency Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Current guidance in the United Kingdom recommends that children requiring emergency neurosurgical intervention should be transported by referring hospital (RH) teams. We aimed to compare transports performed by RH teams and by specialized pediatric critical care transport (PCCTs) teams in terms of timings and patient outcomes. METHODS: We conducted a retrospective analysis over a 5-year period of children admitted from an external hospital to the pediatric intensive care unit at a pediatric neurosurgical center and receiving emergency neurosurgery within 24 hours of admission. Data were collected on RH characteristics, patient demographics, clinical status, transfer method (RH or PCCT team), timings (arrival at neurosurgical center, neurosurgical procedure), and clinical outcomes (length of stay and mortality). Univariate analysis was used to compare patient characteristics, times, and outcomes between RH and PCCT team transfers. Survival analysis was performed to analyze arrival time by transfer modality. RESULTS: During the study period, 75 children with acute neurosurgical emergencies were transferred. Median age was 6.7 years (interquartile range, 1.8-10.7), and 63% had nontraumatic diagnoses. The commonest mode of transfer was by RH teams after initial referral to a PCCT team (53.3%). The median distance was greatest for transfers by RH teams (14 km). Overall median arrival time was 5 hours (interquartile range, 3.6-7.4) with no significant difference between groups ( P = 0.3). Median length of pediatric intensive care unit stay and mortality did not differ between groups. CONCLUSIONS: Specialist critical care transport teams are involved in one third of transfers of children with acute neurosurgical emergencies. While the overriding priority is timely transfer, a tailored approach to the use of PCCTs may be appropriate particularly for children presenting to hospitals nearer to neurosurgical centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».