Pediatric critical care capacity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Pediatric intensive care unit (PICU) capacity is a current and future health system challenge. Despite experiencing two pandemics in as many decades and surges every winter, we have little to no information on PICU capacity in Canada. Our objective was to characterize the bed capacity of Canadian PICUs and their ability to accommodate surges in demand. Methods: We conducted a cross-sectional survey to gather information from Canadian PICUs regarding funded/physical beds, unit characteristics, medical staffing, therapies provided, and challenges related to surge management. The survey was completed by a representative from each PICU and validated by PICU Directors. Quantitative survey results were summarized as counts and proportions, while the free-text response was summarized using inductive content analysis. Results: Representatives from all 19 Canadian PICUs located in 17 hospitals completed the survey and reported having 275 (217 level 3 and 58 level 2) funded beds and 298 physical bed spaces. Of these, 47 beds (35 level 3 and 12 level 2) are in two specialized cardiac PICUs. Roughly 13,385, 13,419, 11,430, and 12,315 children were admitted in the years 2018, 2019, 2020, and 2021, respectively. During a surge, PICUs reported being able to add 5.9 ± 3.4 beds per unit totaling up to 108 temporary surge beds. Several barriers for the successful implementation of surge plans were identified. Conclusions: Canadian pediatric critical care capacity is comparable to that in many other high-income countries, though our ability to respond to a pandemic/epidemic with significant pediatric critical illness may be limited.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».