Clinical Practice Guideline Recommendations For Pediatric Multisystem Trauma Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review clinical practice guidelines (CPGs) for pediatric multisystem trauma, appraise their quality, synthesize the strength of recommendations and quality of evidence, and identify knowledge gaps. BACKGROUND: Traumatic injuries are the leading cause of death and disability in children, who require a specific approach to injury care. Difficulties integrating CPG recommendations may cause observed practice and outcome variation in pediatric trauma care. METHODS: We conducted a systematic review using Medline, Embase, Cochrane Library, Web of Science, ClinicalTrials, and grey literature, from January 2007 to November 2022. We included CPGs targeting pediatric multisystem trauma with recommendations on any acute care diagnostic or therapeutic interventions. Pairs of reviewers independently screened articles, extracted data, and evaluated the quality of CPGs using "Appraisal of Guidelines, Research, and Evaluation II." RESULTS: We reviewed 19 CPGs, and 11 were considered high quality. Lack of stakeholder engagement and implementation strategies were weaknesses in guideline development. We extracted 64 recommendations: 6 (9%) on trauma readiness and patient transfer, 24 (38%) on resuscitation, 22 (34%) on diagnostic imaging, 3 (5%) on pain management, 6 (9%) on ongoing inpatient care, and 3 (5%) on patient and family support. Forty-two (66%) recommendations were strong or moderate, but only 5 (8%) were based on high-quality evidence. We did not identify recommendations on trauma survey assessment, spinal motion restriction, inpatient rehabilitation, mental health management, or discharge planning. CONCLUSIONS: We identified 5 recommendations for pediatric multisystem trauma with high-quality evidence. Organizations could improve CPGs by engaging all relevant stakeholders and considering barriers to implementation. There is a need for robust pediatric trauma research, to support recommendations.
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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 | 0,013 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».