Pediatric Critical Care Neurologists in the United States and Canada: A Survey of Clinical Practice Experience
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo describe the characteristics of pediatric intensive care neurologists and their practice in the United States and Canada.MethodsWe performed a survey-based study of child neurologists who self-identify as ‘intensive care neurologists’. The survey included questions about demographics, training, pediatric neurocritical care service and job structure, teaching, academics, challenges, and views on the future of pediatric neurocritical care.ResultsWe analyzed 55 surveys. Most respondents were 31-50 years of age with ≤10 years of practice experience. Fifty-four percent identified as female. Most completed subspecialty training after child neurology residency. The majority practice at highly resourced centers with >45 intensive care unit beds. Respondents cover a variety of inpatient (critical and noncritical care) services, at times simultaneously, for a median of 19.5 weeks/y and work >70 hours/wk when on service for pediatric neurocritical care. The top 3 challenges reported were competing demands for time, excess volume, and communication with critical care medicine. Top priorities for the “ideal pediatric neurocritical care service” were attendings with training in pediatric neurocritical care or a related field and joint rounding with critical care medicine.ConclusionWe report a survey-based analysis of the demographics and scope of practice of pediatric critical care neurologists. We highlight challenges faced and provide a framework for the further development of this rapidly growing field.
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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 | 0,010 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».