Evidence-Informed Quality Indicators for Pediatric Trauma Care
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Despite the unique physiological characteristics and health care needs of pediatric trauma patients, there is a lack of quality indicators (QIs) based on pediatric-specific evidence to support quality improvement in this population. Objective: To develop a consensus-based set of QIs for acute pediatric trauma care that considers evidence on effectiveness, safety, cost-effectiveness, equity, and caregiver perspectives and is applicable in pediatric and nonpediatric trauma centers. Design, Setting, and Participants: A modified Research and Development (RAND)/University of California Los Angeles (UCLA) expert consensus study was conducted consisting of an online survey and a virtual workshop, led by an independent moderator. Panelists represented key areas of pediatric trauma patient management, diverse care settings (from level I pediatric trauma centers to level III referring centers), 5 high-resource countries, and caregivers. Data were analyzed from May to August 2024. Exposure: Likert-scale ratings of 41 QIs. Main Outcomes and Measures: Panelists rated 41 QIs on a 7-point Likert scale according to 4 criteria: importance, supporting evidence, actionability, and measurability. QIs with a global score of 24 of 28 or greater and an importance score of 6 of 7 or greater were considered accepted by consensus. Results: A total of 65 experts were invited, of whom 59 accepted (91%; 25 over 50 years of age [44.7%]; 34 female [60.7%]), 56 (95%) completed the first round, and 54 (92%) completed both rounds. Twenty-three QIs were selected covering key areas of acute pediatric trauma management (eg, transfer to a pediatric trauma center for neurotrauma or major multisystem trauma, documentation of vital signs, early rehabilitation, nutritional support), the most common types of injuries (eg, hypertonic saline in severe traumatic brain injury, stabilization of femoral shaft fractures, nonoperative management of solid organ injuries), value in care (eg, imaging in children at low risk on a clinical decision rule), patient-centered care (eg, designated support person, caregiver presence), and equity (eg, mental health screening). Conclusions: These results may be used by trauma quality improvement programs in high-resource countries to select context-specific quality indicators to improve the effectiveness, safety, cost-effectiveness, equity, and patient-centered nature of pediatric trauma care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».