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Enregistrement W4404040973 · doi:10.1097/01.pcc.0001085324.01523.1b

PP230 Topic: AS21–Post-PICU: Patient and Family Outcomes/Chronic Critical Illness/Post Intensive Care Syndrome in Pediatrics (PICS-p)/Post-discharge Care Delivery Models/Other: FOLLOW UP NEEDS AFTER PAEDIATRIC CRITICAL CARE: A SURVEY STUDY

2024· article· en· W4404040973 sur OpenAlexaff
Oliver Venettacci, Narges Gholami, Elaine Gilfoyle, Christopher S. Parshuram, Christina Maratta

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCritical illnessIntensive carePediatricsIntensive care medicineCritically ill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims & Objectives: Despite a drive to establish post-PICU follow-up programs, there remains a gap in our understanding of current follow-up needs and healthcare use after PICU discharge. We aimed to understand: PICU survivors’ existing healthcare usage; primary care and specialist follow-up; return to school and work for patients and their caregivers; and whether there exists a perceived need for follow-up among PICU survivors. Methods: We administered a cross-sectional survey of patients surviving their PICU admission. Descriptive statistics were used to describe patient and caregiver characteristics and responses and Likert scale responses were summarized Results: 62 (45%) responses. Prior to PICU admission, 27% were known to a specialist. 61% were not taking regular medications and 23% had a prior PICU admission. Nearly one-third were admitted to PICU with an ALTRI, 61% were intubated and 45% had LOS>7days. Within three months after discharge, 39% had a new medication, 19% had revisited ED. 44% had follow-up within one week. 39% had new follow-up with a hospital specialist, 58% had follow-up with a new allied health professional. Of patients who attended school/daycare, 34% had not returned within three months of discharge and 23% of those children returning to school required a specialized education plan. Of working caregivers, 38% had missed more than one month of employment. Conclusions: This study demonstrates an ongoing reliance on healthcare services following discharge from the PICU. The potential financial burden associated with delays in caregivers return to work and the number of children requiring specialized education plans highlight the importance of supporting this vulnerable population Keywords: follow, outpatient, critical, PICS

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,015

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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