Methodology of the Second Pediatric Acute Lung Injury Consensus Conference
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article describes the methodology used for The Second Pediatric Acute Lung Injury Consensus Conference (PALICC-2). The PALLIC-2 sought to develop evidence-based clinical recommendations and when evidence was lacking, expert-based consensus statements and research priorities for the diagnosis and management of pediatric acute respiratory distress syndrome (PARDS). DATA SOURCES: Electronic searches were conducted using PubMed, Embase, and Cochrane Library (CENTRAL) databases from 2012 to March 2022. STUDY SELECTION: Content was divided into 11 sections related to PARDS, with abstract and full text screening followed by data extraction for studies which met inclusion with no exclusion criteria. DATA EXTRACTION: We used a standardized data extraction form to construct evidence tables, grade the evidence, and formulate recommendations or statements using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system. DATA SYNTHESIS: This consensus conference was comprised of a multidisciplinary group of international experts in pediatric critical care, pulmonology, respiratory care, and implementation science which followed standards set by the Institute of Medicine, using the GRADE system and Research And Development/University of California, Los Angeles appropriateness method, modeled after PALICC 2015. The panel of 52 content and four methodology experts had several web-based meetings over the course of 2 years. We conducted seven systematic reviews and four scoping reviews to cover the 11 topic areas. Dissemination was via primary publication listing all statements and separate supplemental publications for each subtopic that include supporting arguments for each recommendation and statement. CONCLUSIONS: A consensus conference of experts from around the world developed recommendations and consensus statements for the definition and management of PARDS and identified evidence gaps which need further research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».