C.5 Highlighting a novel, stepwise pathway for the in-hospital management of children with acutely worsening dystonia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dystonia is common in children with acquired and inherited neurological disorders. Status dystonicus (SD) is the most severe form of dystonia that can lead to life-threatening complications if not treated promptly. We identified a local provider knowledge gap in the acute management of dystonia, leading to uncertainty and delays in care. To our knowledge, no in-hospital clinical pathway exists for the ward-based management of acute dystonia. We hypothesized that a stepwise clinical pathway would standardize and improve comfort in managing hyperacute dystonia. Methods: We formed a multidisciplinary working group and developed a pathway based on literature review and expert consensus. Aims of the pathway included: reducing delays in recognition and treatment of acute dystonia, limiting variation in management, and decreasing progression to SD. A survey was administered to providers assessing knowledge and comfort post-implementation. Results: There has been high usability with 58% (18/31) of providers surveyed having used the pathway at least once. Provider comfort has improved, with 89% (25/28) of respondents reporting increased comfort managing SD due to the clarity of the pathway and stepwise directions. Conclusions: The pathway fills a gap in the in-hospital management of dystonia and has led to increased provider comfort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».