Validation of Quality Indicators for Pediatric Trauma Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop metrics for pediatric-specific quality indicators (QIs) for trauma care using trauma registry data and evaluate their validity. BACKGROUND: A set of 23 QIs specific to pediatric trauma care and applicable to both pediatric and non-pediatric trauma centers (PTCs) was recently developed. Their validity needs to be assessed before implementation. METHODS: We extracted data on children admitted to any trauma center in a Canadian provincial trauma system between April 2016 and March 2022. We evaluated QIs using Agency for Healthcare Research and Quality criteria. RESULTS: The study sample comprised 10,711 pediatric trauma admissions. We developed metrics for 15 QIs. Six had moderate-to-high validity on all evaluable criteria: head computed tomography <60 minutes for children with Glasgow Coma Scale <13, documentation of a full set of vital signs in the emergency department, initial head computed tomography in patients at low-risk on a clinical decision rule, stabilization of femoral shaft fractures <24 hours, intracranial pressure monitoring in severe traumatic brain injury, and nutritional support <48 hours of intensive care unit admission. Four had moderate-to-high validity on all but one criterion: PTC transfer for neurotrauma and major multisystem trauma, PTC transfer for major orthopedic trauma, and antibiotics <60 minutes in open long bone fractures. CONCLUSIONS: This study shows the feasibility of operationalizing QIs for pediatric trauma using trauma registry data, and we provide coding definitions to do so. Results provide evidence on validity that may be used to guide the selection of QIs for performance improvement programs.
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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 | 0,099 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».