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Enregistrement W4307054447 · doi:10.1093/pch/pxac100.073

74 Patient-oriented research priorities for pediatric hospital care in Canada: a James Lind Alliance Priority Setting Partnership

2022· article· en· W4307054447 sur OpenAlexaffabout
Peter J. Gill, P Bayliss, Karen Breen‐Reid, Francine Buchanan, Kim De Castris‐Garcia, Mairead Green, Shelley Frappier, Michelle Quinlan, Noel Wong, Katherine Cowan, Sanjay Mahant

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoTrillium Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipInterimMedicineAllianceFamily medicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The largest population of paediatric patients cared for in hospital are those with medical conditions managed in general paediatric inpatient units (GPIUs). Despite the large burden, there is a lack of high-quality research focused on the care of children and youth admitted to GPIUs. The Canadian Paediatric Inpatient Research Network (PIRN) was launched in 2019 to generate evidence to improve the care and outcomes for hospitalized children in GPIUs. To help establish a future research agenda, PIRN brought together clinicians, youth, patients and caregivers to identify important clinical management questions about the care of children in hospital. Objectives To conduct a research priority setting study to identify the most important unanswered clinical management research questions about paediatric hospital care in GPIUs that are important to patients, caregivers, and clinicians. Design/Methods Established James Lind Alliance Priority Setting Partnership methodology was utilized for this project, which was overseen by a Steering Group composed of patient partners, (youth, parents of patients) and clinicians (nurses, and paediatricians) (n=10), facilitated by a JLA Adviser. In phase 1, an online REDCap survey was administered to collect unanswered research questions regarding paediatric hospital care via 3 open-ended questions. Responses from the phase 1 survey went through a detailed evidence checking process. Subsequently, unanswered research questions were brought forward to a phase 2 interim prioritization online REDCap survey. A final list of top 10 unanswered research questions pertaining to paediatric hospital care was established at the final priority setting workshop. Results The phase 1 survey was completed by 188 participants and generated 495 unanswered research questions and comments, of which 58 were deemed out of scope. The remaining 437 responses were grouped into themes (e.g., hospital policy, communication, shared-decision making, health service delivery and health service management), and then refined to 75 unanswered research questions. Of these 75, 4 questions had sufficient evidence, and 21 were submitted by only one respondent. Fifty unanswered research questions were included in the phase 2 survey, which was completed by 201 participants. The top 16 questions – the top 10 from both patient partners (youth, parents of patients) and clinicians respectively – were presented at the final priority setting workshop and the top 10 questions were prioritized (Table 1). The top 10 questions focus on the care of special inpatient populations (e.g. children with medical complexity), communication, shared-decision making, support strategies, mental health supports, shortening length of stay, and supporting Indigenous patients, parents and families. Conclusion The top 10 unanswered questions on paediatric hospital care will help guide future research. PIRN will use these prioritized questions to generate scientific knowledge to improve the outcomes of hospitalized children and youth in GPIUs through the conduct of patient-oriented research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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