매니토바주의 소아과 준비 개입

설명 조사관은 PICO 프레임워크를 사용하여 포함 및 제외 기준을 정의했습니다. 그들은 17개의 gED를 포함하는 전향적 단일맹검 RCT를 시행할 것입니다. 전체 연구는 매니토바 아동병원 연구소에서 조정될 것입니다. 조사관은 체크리스트를 사용하여 교육 및 훈련 세션이 끝난 후 예정된 패턴에 따라 규정 준수 여부를 평가합니다. 또한 개입 후 RedCap 링크를 통해 17개 gED를 모두 샘플링합니다.

PDIM은 3가지 구성요소로 구성됩니다. (1) gED에 대한 맞춤형 보고 및 파악된 공백에 대해 gED와 논의(1.5시간/세션 x 2). (2) 어린이를 위한 비상 지식 번역(TREKK)을 통해 소아과 자원 툴킷 이용 가능. (3) 지속적인 상호 작용, 집중 교육(2.5시간/회 x 1) 및 교육 세션. 제어 그룹의 gED는 PDIM의 3개 구성 요소 중 첫 번째 구성 요소만 수신합니다.

무작위화 조사관은 28개 gED 중 익명화된 17개의 무작위화를 완료했습니다. 무작위화는 R 통계 소프트웨어 프로그램을 사용하여 개입(n=9) 대 대조군(n=8)으로 쌍 내에서 1:1의 비율로 수행되었습니다. gED는 기준 WPRS, ED 볼륨 및 ED 위치를 기반으로 하는 계층적 클러스터 분석을 사용하여 쌍을 이루었습니다.

설문조사 검증된 설문조사(n/100)에서는 환자 치료 조정, 응급실 인력 및 교육, 품질 개선, 환자 안전, 정책 및 절차, 소아 장비/공급품 가용성 등 gED 사후 개입의 6개 영역에 대한 정보를 수집합니다.

데이터 관리 및 통계 분석 1단계 빈도주의적 접근 방식 - 조사관은 95% CI로 gED의 WPRS 평균 변화를 보여주는 산림 도표를 생성하기 위해 메타 분석을 수행합니다. WPRS의 변화와 개입 유형 간의 연관성은 무작위 효과 모델에서 조사됩니다.

2단계 및 3단계 빈도주의적 접근 방식 - 조사관은 참여하는 gED의 기본 특성에 대한 설명 분석을 수행합니다. 중재군과 대조군 간의 gED의 기본 특성 차이는 범주형 데이터에 대해 Pearson χ2 또는 Fisher 정확 검정을 사용하고 연속 변수에 대해 t-검정/Mann-Whitney U를 사용하여 평가됩니다. 기준선 WPRS와 gED의 개입 후 WPRS 간의 차이는 쌍표본 t-검정을 사용하여 비교됩니다.

베이지안 접근법 - 개입 효과는 완전 베이지안 모델의 다른 매개변수와 마찬가지로 Cauchy라는 모호한 사전을 사용하여 추정됩니다. 조사자는 5보다 큰 임계값 효과 크기, Pr(효과 > 0 | 데이터) 및 7보다 큰 효과 크기, Pr(효과 > 7 | 데이터)을 사용하여 긍정적인 결과의 사후 확률을 보고합니다.

표본 크기 추정 - 연구자들은 개입 효과에 대한 낙관적인 사전 가정을 10을 중심으로 하는 Cauchy 분포로 가정했는데, 이는 효과 크기가 7과 10 사이에 있다는 80% 확실성을 나타냅니다.

연구의 중요성:

PDIM을 구현하면 매니토바의 gED에서 확인된 격차를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 이 연구는 전반적인 WPRS를 증가시킬 가능성이 있으며, 이는 소아 사망률과 강한 역 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 매니토바의 gED 위치에 관계없이 어린이를 위한 급성 치료를 개선할 것입니다.