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Enregistrement W4407834505 · doi:10.1097/pcc.0000000000003646

Tracheal Intubation by Attending Physicians in a U.S. Registry, 2016–2020: Analysis by PICU Participation in a Skills Maintenance Program and Fellowship Training

2025· article· en· W4407834505 sur OpenAlexaff
Mizue Kishida, Robert A. Berg, Natalie Napolitano, John W. Berkenbosch, Andrea Talukdar, Philipp Jung, Matthew P. Malone, Simon Parsons, Ilana Harwayne‐Gidansky, Sholeen Nett, Lily Glater, Conrad Krawiec, Asha Shenoi, Awni Al‐Subu, Lee Polikoff, Serena Kelly, Carolyn K. Adams, John S. Giuliano, Shashikanth Ambati, David Téllez, Rebecca J. Martin, Anthony Lee, Ryan Breuer, Katherine Biagas, Palen Mallory, Kelly Corbett, G. Kris Bysani, Laurence Ducharme-Crevier, Samantha Wirkowski, Matthew G. Pinto, Megan Toal, Rachel K. Marlow, Michelle Adu‐Darko, Justine Shults, Vinay Nadkarni, Akira Nishisaki

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineOdds ratioIntubationPsychological interventionEmergency medicineOddsConfoundingAdverse effectPediatricsFamily medicineInternal medicineNursingAnesthesiaLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Tracheal intubation (TI) is a critical skill for PICU attending physicians to maintain. We hypothesize that attendings perform fewer TIs and have lower success rate in PICU programs with a Pediatric Critical Care Medicine (PCCM) fellowship. DESIGN: Retrospective study using the National Emergency Airway Registry for Children (NEAR4KIDS) from July 2016 to June 2020. Exposures were presence of PCCM fellowship and attending TI skill maintenance program (SMP). The primary outcome was attending's first attempt success and the secondary outcome was adverse airway outcome in the first attempt. SETTING: Thirty-three PICUs in North America. PATIENTS: Children receiving TI. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Overall, 23 of 33 PICUs had a PCCM fellowship with three of 23 having an attending TI SMP. Attendings performed TI in 24.1% (2,728/11,323): 13.9% (13.8 TI/yr per PICU) in PICUs with a fellowship vs. 66.0% (36.6 TI/yr per PICU) without a fellowship (p < 0.001). Attending first attempt success in PICUs with vs. without fellowships was 70.5% vs. 81.3% (difference, 10.8% [95% CI, 7.6-14.0%]; p < 0.0001). After controlling for confounders, attendings in a PICU with a fellowship had lower odds for first attempt success (adjusted odds ratio [aOR], 0.65 [95% CI, 0.47-0.90]). We failed to find an association between attending first attempt success and PICU program type, with vs. without a TI SMP (74.0% vs. 69.5%; p = 0.146). The adverse airway outcome rate of the TI with attending's first attempt was lower in PICU programs with vs. without a TI SMP (32.8% vs. 40.3%; p = 0.020). However, after adjusting for confounders, we failed to exclude the possibility of near halving of odds of adverse outcome (aOR, 0.75 [95% CI, 0.55-1.01]; p = 0.058). CONCLUSIONS: Attendings in PICU programs with a fellowship have fewer opportunities to perform TI and lower first attempt success rates. Opportunities exist for attending TI skill maintenance, especially in PICUs with a PCCM fellowship.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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