Infection and white matter injury in infants with congenital cardiac disease
Notice bibliographique
Résumé
More than 60% of newborns with severe congenital cardiac disease develop perioperative brain injuries. Known risk factors include: pre-operative hypoxemia, cardiopulmonary bypass characteristics, and post-operative hypotension. Infection is an established risk factor for white matter injury in premature newborns. In this study, we examined term infants with congenital cardiac disease requiring surgical repair to determine whether infection is associated with white matter injury. Acquired infection was specified by site - bloodstream, pneumonia, or surgical site infection - according to strict definitions. Infection was present in 23 of 127 infants. Pre- and post-operative imaging was evaluated for acquired injury by a paediatric neuroradiologist. Overall, there was no difference in newly acquired post-operative white matter injury in infants with infection (30%), compared to those without (31%). When stratified by anatomy, infants with transposition of the great arteries, and bloodstream infection had an estimated doubling of risk of white matter injury that was not significant, whereas those with single ventricle anatomy had no apparent added risk. When considering only infants without stroke, the estimated association was higher, and became significant after adjusting for duration of inotrope therapy. In this study, nosocomial infection was not associated with white matter injury. Nonetheless, when controlling for risk factors, there was an association between bloodstream infection and white matter injury in selected sub-populations. Infection prevention may have the potential to mitigate long-term neurologic impairment as a consequence of white matter injury, which underscores the importance of attention to infection control for these patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».