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Enregistrement W4295067227 · doi:10.1097/pec.0000000000002844

Comparison of Specialist and Nonspecialist Transport Teams for Emergency Neurosurgery

2022· article· en· W4295067227 sur OpenAlexaff
Olugbenga Akinkugbe, Romit Saxena, Padmanabhan Ramnarayan

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeEmergency medicineReferralNeurosurgeryUnivariate analysisDemographicsMedical emergencyPediatricsMultivariate analysisFamily medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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