Post Intensive care outcomes and follow-up in Children: A Collaboration of Health care providers, researchers, and families Utilizing knowledge co-production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Many children do not return to their pre-admission health status following admission to the paediatric intensive care unit (PICU), facing a range of physical, cognitive, emotional, and social challenges collectively known as Post-Intensive Care Syndrome in Paediatrics (PICS-p). The sequelae associated with PICS-p necessitate comprehensive follow-up care intending to address these multifaceted needs. The P ost I ntensive care outcomes and follow-up in C hildren: A C ollaboration of H ealth care providers, researchers, and families U tilizing knowledge co-production (PICACHU) study aims to develop a shared care follow-up service for post-PICU patients and their families. It also seeks to facilitate outcomes research and identify quality improvement (QI) initiatives to mitigate the impact of PICS-p. Methods The study employs a pragmatic approach informed by the Medical Research Council (MRC) framework and co-design methodology. The research includes surveys and focus group discussions (FGDs) with purposively sampled post-PICU families, acute care pediatricians, community pediatricians, general practitioners (GPs), and primary care nurse practitioners (NPs). Data collection tools include adapted versions of existing surveys and semi-structured interview guides. The analysis will involve qualitative and quantitative methods, utilising SPSS for statistical analysis and NVivo for thematic analysis of FGDs. Conclusion The PICACHU study is the first of its kind to use a co-design approach to create a post-PICU shared care follow-up service in British Columbia (BC), Canada. The findings will provide valuable insights for improving post-PICU care services in BC and potentially other jurisdictions.
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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 | 0,058 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».