Venous Thromboembolism after Severe Injury in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep vein thrombosis and pulmonary embolism are considered common complications after major trauma. Their incidence and the associated risk factors have rarely been identified in injured children. METHODS: Severely injured children (age <18 years; admitted in a pediatric intensive care unit or length of stay > or = 72 h) with a discharge diagnosis of venous thromboembolism (VTE; deep venous thrombosis and/or pulmonary embolism) were identified from the institutional trauma registry between January 1, 1999 and April 31, 2002. The study centers included a dedicated pediatric trauma center and an adult trauma center with pediatric patients. Risk factors for VTE were identified using multivariate analysis. RESULTS: VTE was found in 11 of the 3,291 admissions, for a rate of 3.3/1,000 admissions. Children with VTE were older and had higher Injury Severity Scores. Independent risk factors for VTE included thoracic injuries [odds ratio (OR): 6.9; 95% confidence interval (CI): 1.4-35.1] and spinal injuries (OR: 37.4; 95% CI: 3.5-396.7). The greatest risk of VTE was in children with central venous catheters (OR: 64.0; 95% CI: 16.8-243.9). CONCLUSION: Older children with high Injury Severity Scores, thoracic injuries, spinal injuries or venous catheters are at risk for VTE. Because VTE prophylaxis, screening and treatment are associated with complications and costs, it is essential to identify subgroups of pediatric patients in whom these strategies might be studied.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».