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Enregistrement W4385563485 · doi:10.1097/pcc.0000000000003331

The Modified Clinical Progression Scale for Pediatric Patients: Evaluation as a Severity Metric and Outcome Measure in Severe Acute Viral Respiratory Illness

2023· article· en· W4385563485 sur OpenAlexafffund
Shannon B. Leland, Steven J. Staffa, Margaret M. Newhams, Robinder G. Khemani, John C. Marshall, Cameron C. Young, Aline B. Maddux, Mark W. Hall, Scott L. Weiss, Adam J. Schwarz, Bria M. Coates, Ronald C. Sanders, Michele Kong, Neal J. Thomas, Ryan A. Nofziger, Melissa L. Cullimore, Natasha Halasa, Laura L. Loftis, Natalie Z. Cvijanovich, Jennifer E. Schuster, Heidi R. Flori, Shira J. Gertz, Janet R. Hume, Samantha M. Olson, Manish M. Patel, David Zurakowski, Adrienne G. Randolph

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMechanical ventilationIntensive careSeverity of illnessEmergency medicineRespiratory failureRespiratory systemClinical trialPediatric intensive care unitPediatricsInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To develop, evaluate, and explore the use of a pediatric ordinal score as a potential clinical trial outcome metric in children hospitalized with acute hypoxic respiratory failure caused by viral respiratory infections. DESIGN: We modified the World Health Organization Clinical Progression Scale for pediatric patients (CPS-Ped) and assigned CPS-Ped at admission, days 2-4, 7, and 14. We identified predictors of clinical improvement (day 14 CPS-Ped ≤ 2 or a three-point decrease) using competing risks regression and compared clinical improvement to hospital length of stay (LOS) and ventilator-free days. We estimated sample sizes (80% power) to detect a 15% clinical improvement. SETTING: North American pediatric hospitals. PATIENTS: Three cohorts of pediatric patients with acute hypoxic respiratory failure receiving intensive care: two influenza (pediatric intensive care influenza [PICFLU], n = 263, 31 sites; PICFLU vaccine effectiveness [PICFLU-VE], n = 143, 17 sites) and one COVID-19 ( n = 237, 47 sites). INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Invasive mechanical ventilation rates were 71.4%, 32.9%, and 37.1% for PICFLU, PICFLU-VE, and COVID-19 with less than 5% mortality for all three cohorts. Maximum CPS-Ped (0 = home at respiratory baseline to 8 = death) was positively associated with hospital LOS ( p < 0.001, all cohorts). Across the three cohorts, many patients' CPS-Ped worsened after admission (39%, 18%, and 49%), with some patients progressing to invasive mechanical ventilation or death (19%, 11%, and 17%). Despite this, greater than 76% of patients across cohorts clinically improved by day 14. Estimated sample sizes per group using CPS-Ped to detect a percentage increase in clinical improvement were feasible (influenza 15%, n = 142; 10%, n = 225; COVID-19, 15% n = 208) compared with mortality ( n > 21,000, all), and ventilator-free days (influenza 15%, n = 167). CONCLUSIONS: The CPS-Ped can be used to describe the time course of illness and threshold for clinical improvement in hospitalized children and adolescents with acute respiratory failure from viral infections. This outcome measure could feasibly be used in clinical trials to evaluate in-hospital recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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