Factors Associated With Improved Pediatric Resuscitative Care in General Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the quality of pediatric resuscitative care in general emergency departments (GEDs) and to determine hospital-level factors associated with higher quality. METHODS: Prospective observational study of resuscitative care provided to 3 in situ simulated patients (infant seizure, infant sepsis, and child cardiac arrest) by interprofessional GED teams. A composite quality score (CQS) was measured and the association of this score with modifiable and nonmodifiable hospital-level factors was explored. RESULTS: A median CQS of 62.8 of 100 (interquartile range 50.5-71.1) was noted for 287 resuscitation teams from 175 emergency departments. In the unadjusted analyses, a higher score was associated with the modifiable factor of an affiliation with a pediatric academic medical center (PAMC) and the nonmodifiable factors of higher pediatric volume and location in the Northeast and Midwest. In the adjusted analyses, a higher CQS was associated with modifiable factors of an affiliation with a PAMC and the designation of both a nurse and physician pediatric emergency care coordinator, and nonmodifiable factors of higher pediatric volume and location in the Northeast and Midwest. A weak correlation was noted between quality and pediatric readiness scores. CONCLUSIONS: A low quality of pediatric resuscitative care, measured using simulation, was noted across a cohort of GEDs. Hospital factors associated with higher quality included: an affiliation with a PAMC, designation of a pediatric emergency care coordinator, higher pediatric volume, and geographic location. A weak correlation was noted between quality and pediatric readiness scores.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».