An evidence-based threshold for thrombocytopenia associated with clinically significant bleeding in pediatric intensive care unit patients*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the epidemiology and identify the risk factors for clinically significant bleeding in the pediatric intensive care unit. DESIGN: A retrospective cohort study over 6 months with up to 7 days of observation for each patient. SETTING: The pediatric intensive care unit in a tertiary care children's hospital. PATIENTS: Three hundred twenty-six consecutive patients admitted to the pediatric intensive care unit during the study period, with 214 eligible for inclusion. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Clinically significant bleeding, defined using a composite of outcomes. Clinically significant bleeding occurred in 19 patients (8.9%). Recursive partitioning identified a platelet count <100 × 10/L as being associated with clinically significant bleeding. Other factors associated with increased risk included mechanical ventilation, antibiotic and antacid medications, the performance of multiple procedures, and cardiac surgery. Episodes of clinically significant bleeding were observed at a median of 9.8 hrs after admission. CONCLUSIONS: Clinically significant bleeding is a more common complication for pediatric intensive care unit patients than has been previously reported. The evidence-based threshold for thrombocytopenia identified as a risk factor should be further investigated in a prospective study.
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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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».