Evolution of Technology, Establishment of Program, and Clinical Outcomes in Pediatric Extracorporeal Membrane Oxygenation: The “SickKids” Experience
Notice bibliographique
Résumé
Technological development has had a tremendous impact on the management of patients who require extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). Team development and education are a vital component of a successful extracorporeal life support (ECLS) Program to reduce complications and subsequently improve clinical outcomes. We sought to review the evolution in technology, importance of team development and training, and report our experience at The Hospital for Sick Children, Toronto. There were a total of 576 ECMO runs in 534 patients (42 repeat ECMO runs) between January 1988 and June 2012. The use of ECMO for cardiac disease has increased in the last decade due to an expanded indication for ECMO in patients with single-ventricle physiology. Cardiac ECMO still remains a challenge in terms of survival (177/392, 45%). Although development of an ECLS program and team education facilitated extracorporeal cardiopulmonary resuscitation, clinical outcomes were not satisfactory (survival, 33%). The most common complications were hemorrhagic (13.8%), followed by renal (10.6%) and pulmonary dysfunction (6.9%). Advances in technology made management during ECMO safer, and the mechanical complications related to the ECMO system were 6.1%, including circuit changes due to thrombus formation, cannula repositioning, or optimization of size.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».