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Enregistrement W4386796145 · doi:10.1111/pan.14760

The role of <scp>WhatsApp™</scp> in pediatric difficult airway management: A study from the <scp>PeDI</scp> Collaborative

2023· article· en· W4386796145 sur OpenAlexaff
Evelina Pankiv, Kira Achaibar, Alomgir Hossain, John E. Fiadjoe, Clyde Matava

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAirwayAirway managementIntubationFamily medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Management of the pediatric difficult airway can present unique clinical challenges. The Pediatric Difficult Intubation Collaborative (PeDI-C) is an international collaborative group engaging in quality improvement and research in children with difficult airways. The PeDI-C established a WhatsApp™ group to facilitate real-time discussions around the management of the difficult airway in pediatric patients. The goals of this study were to evaluate the patterns of use of the WhatsApp™ group, themes on messages posted on pediatric difficult airway management and to assess the perceived usefulness of the WhatsApp™ group by the PeDI-C members. METHOD: Following research ethics approval, we performed a database analysis on the archived discussion of the PeDI-C WhatsApp™ group from 2014 to 2019 and surveyed members to assess the perceived usefulness of the PeDI-C WhatsApp™ group. RESULTS: 5781 messages were reviewed with 350 (6.0%) original stems. The three most common original stem types were advice seeking 98 (28%), announcements 85 (24.2%), and clinical case-sharing 78 (22.2%). The median number of responses to original stems was 9 [2-21.3]. Post types associated with increased responses included those seeking advice on medication/equipment (regression coefficient 0.78, 95% CI [0.41-1.16]; p < .0001); seeking advice on patient care (regression coefficient 1.16, 95% CI [0.86-1.45]; p < .0001), sharing advice on medication/equipment availability (regression coefficient 0.87, 95% CI [0.33-1.40], p < .0016), and clinical case-sharing (regression coefficient 1.2547, 95% CI [0.9401-1.5693] p < .0001). 46/64 members of the group responded to the survey. Replies offering advice regarding patient management scenarios were found to be of most interest and 77% of surveyed members found the discussion translatable into their own clinical practice. DISCUSSION: The PeDI-C WhatsApp™ group has facilitated timely knowledge exchange on pediatric difficult airway management across the world. Participants are satisfied with the role the Whatsapp™ group is playing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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