Impact of Telemedicine on Patient-Centered Outcomes in Pediatric Critical Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric intensive care units (ICUs) face shortages of intensivists, posing challenges in delivering specialized care, especially in underserved regions. While studies on telecritical care in the adult ICU have demonstrated decreased complications and mortality, research on telemedicine in the pediatric ICU setting remains limited. This systematic review evaluates the safety and efficacy of audiovisual telemedicine in pediatric ICUs, assessing patient-centered outcomes when compared to in-person intensivist care. Methods: Two reviewers independently assessed studies from PubMed, MEDLINE (Ovid), Global Health, and EMBASE on the pediatric population in the ICU setting that were provided care by intensivists via telemedicine. Studies without a comparison group of in-person intensivists were excluded. Selected studies were graded using the Newcastle–Ottawa scale and the Levels of Evidence Rating Scale for Therapeutic Studies. Results: Of the 2419 articles identified, 7 met the inclusion criteria. Strong evidence suggested that telemedicine increases access to intensive care. Moderate evidence demonstrated that telemedicine facilitates real-time clinical decision-making, reliable remote clinical assessments, improved ICU process measures (i.e., days on a ventilator, days on antibiotics), and decreased length of stay. Weaker evidence supported that telemedicine decreases complications and mortality. Conclusions: Telemedicine may serve as a promising solution to pediatric ICUs with limited intensivist coverage, particularly in low-resource rural and international settings.
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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 | 0,008 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».