Predictors of prolonged mechanical ventilation in a cohort of 5123 cardiac surgical patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged mechanical ventilation (PMV) after heart surgery is associated with increased patient morbidity and mortality. METHODS: In this prospective observational cohort study the aim was to assess PMV predictors and its impact on ICU, hospital length of stay and survival in cardiac surgical patients admitted to our eight-bed ICU from January 2000 to December 2006. All perioperative patient variables were put into an electronic database. Five thousand one hundred and twenty-three patients were divided into two cohorts: early extubation, undergoing a successful extubation for 12 h or less, and delayed extubation, needing a mechanical ventilation for more than 12 h. RESULTS: A logistic regression model identified the following as PMV predictors: age more than 65 years [odds ratio (OR), 1.296; 95% confidence interval (CI), 1.017-1.069; P = 0.016], chronic renal failure (OR, 1.571; 95% CI, 1.566-2.466; P = 0.011), chronic obstructive pulmonary disease (OR, 1.453; 95% CI, 1.695-2.454; P = 0.006), redo surgery (OR, 2.010; 95% CI, 1.389- 2.114; P = 0.001), emergency surgery (OR, 1.622; 95% CI, 1.515-2.494; P = 0.016), New York Heart Association/Canadian Cardiovascular Society class higher than 2 (OR, 1.491; 95% CI, 1.704-2.321; P = 0.001), left ventricular ejection fraction of 30% or less (OR, 2.125; 95% CI, 1.379-1.991; P = 0.000), red blood cell (OR, 5.430; 95% CI, 3.636-8.130; P = 0.000) and fresh frozen plasma transfusion units more than four (OR, 3.019; 95% CI, 1.808-5.050; P = 0.000) and cardiopulmonary bypass time more than 77 min (OR, 2.030; 95% CI, 1.248-2.174; P = 0.002). Early extubation group patients showed a higher probability of being discharged from ICU to cardiac surgical ward (log-rank = 1108.951; P = 0.000) and from cardiac to rehabilitation ward (log-rank = 598.005; P = 0.000) and higher hospital survival (log-rank = 53.215; P = 0.000). CONCLUSION: This review allowed us to assess predictors, helping us to identify 'a priori' patients more likely to undergo PMV.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».