19 How are paediatric tertiary care hospitals structured to respond to the needs of children with medical complexity during acute deteriorations? A landscape study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Children with medical complexity (CMC) are at risk of unplanned healthcare visits especially due to acute clinical deteriorations. Complex care (CC) programs help facilitate the needs of CMC. Objectives To identify the organizational and administrative resources available for the care of CMC in Canadian tertiary care paediatric hospitals and to assess how physicians believe these resources are adapted to the specific urgent needs of CMC. Design/Methods In this observational study, key informants representing complex care (CC) and paediatric emergency medicine (PEM) services from 15 paediatric tertiary care hospitals in Canada completed cross-sectional structured questionnaires. Participants were identified through national research networks (Pediatric Emergency Research Canada (PERC), Pediatric Inpatient Research Network (PIRN) and by snowball sampling. Utilizing the Lime Survey web application, two questionnaires (one for PEM, one for CC) were develop based on a literature review and following Burns methodology. Verbal questionnaires were administered via a secured teleconference application or completed digitally. Descriptive data were generated using Excel and SPSS v.29. Results From 09/2022 to 09/2023, 93% (28/30) key informants completed questionnaires (15 PEM, 13 CC, Table 1). Across the 15 sites, 12 had a CC program or clinic. Information about established CC programs was available for 10 sites (Table 2), from participating CC informants: 4/10 offered outpatient services; 6/10 offered inpatient and outpatient services; 8/10 offered last minute appointments for CMC. CC programs had variable staffing: mostly physicians (median 3 FTE, range: 0.2-6) and nurse practitioners (0.75 FTE, range: 0-9) or registered nurses (0.9 FTE, 0-8). CC informants reported offering an ED consultation service at 8/10 sites, while 6/12 PEM participants reported access to such a service. CC informants reported that their program rarely offered consultations during weekends (2/10) or nights (1/10). Across all sites, PEM informants reported good access to documents to help with continuity of care including emergency care plans (13/15), medical history (14/15), goals of care (13/15). Using an 11-point scale, CC informants rated their hospital’s median ability to meet the outpatient needs of CMC as 6.5 (range: 0-10), and their ED’s median ability to meet the needs of CMC as 7 (range 5-10). PEM informants reported their median ability to meet the needs of CMC as 8 (range 6-9). Informants made suggestions to improve the ED care of CMC (Table 3). Conclusion There exists wide variation in the structures caring for CMC and their availability in case of acute needs. National collaboration between CC and PEM teams may facilitate the design of programs to improve the acute outpatient care of CMC.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».