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Enregistrement W4404041871 · doi:10.1097/01.pcc.0001085292.94260.b2

PP222 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: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS OF PREVALENCE AND POPULATION-LEVEL FACTORS CONTRIBUTING TO POSTTRAUMATIC STRESS DISORDER IN PEDIATRIC INTENSIVE CARE SURVIVORS

2024· article· en· W4404041871 sur OpenAlexaff
Rebecca E. Hay, Katie O’Hearn, David J. Zorko, L.A. Lee, Sarah Mooney, Christopher Finn McQuaid, Lisa Albrecht, David Henshall, V. Campes Dannenburg, Verônica Indicatti Fiamenghi, Céline Thibault, WK Lee, Michelle Shi Min Ko, Michele Cree, Jean St. Louis, Julia A. Heneghan, Karen Ka Yan Leung, Amanda Wood, Eliana López, Mohamad‐Hani Temsah, Mohammed Almazyad, Jennifer Retallack, Maya Reddy, Nedaa Aldairi, RA Palomino, K. Choong, Geneviève Du Pont‐Thibodeau, Laurence Ducharme‐Crevier, Dayre McNally, Gonzalo Garcia Guerra

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCritical illnessIntensive careIntensive care medicinePediatricsCritically illInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims & Objectives: Pediatric intensive care unit (PICU) admission is a life-threatening event placing survivors at risk for posttraumatic stress disorder (PTSD). This systematic review sought to describe the prevalence of PTSD in PICU survivors and analyze potential risk-factors driving variation in prevalence estimates. Methods: MEDLINE, Embase, CINAHL, and CENTRAL databases were searched from 2000 to August 2022, no language restrictions. Stage one screening of abstract and full text sought to identify studies evaluating PICU survivors post-discharge. Stage two screening identified specific studies reporting on incidence or prevalence of PTSD and/or risk factors. Given the large number of citations, we utilized a validated hybrid model of machine learning and crowdsourcing, recruiting a global community at the WFPICCS 2022 meeting. Random effects meta-analysis calculated pooled PTSD prevalence and evaluated subgroup differences. Results: From the original 15950 citations, 22 met criteria with a median cohort size 59 (IQR 49-76). PTSD prevalence ranged from 3% to 37%, with 529 of the total 1898 survivors reported as having PTSD (I2= 72%). Study factors impacting PTSD variability included months assessed post-PICU (p<0.01) and instrument utilized (n=9, range 4-27%; p=0.03). Patient diagnosis mattered, with lower PTSD (8%) in post-operative cardiac patients (p<0.01). Interestingly, PICU length of stay did not impact PTSD, although heterogeneity was high. Conclusions: 1 in 4 PICU survivors (29%) developed PTSD six months post-PICU. We identified numerous population and study design factors that influence prevalence and heterogeneity. This review demonstrates the need for more standardization in post-PICU PTSD clinical application and research. Trial registration: PROSPERO, CRD42022348997 Keywords: PTSD, Systematic Review, Post PICU

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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