Long-term ventilation in children: longitudinal trends and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-sectional studies have suggested a rapid expansion in paediatric long-term ventilation (LTV) over the last 20 years but information on longitudinal trends is limited. METHODS: Data were collected prospectively on all patients receiving LTV over a 15-year period (1.1.95-31.12.09) in a single regional referral centre. RESULTS: 144 children commenced LTV during the 15-year period. The incidence of LTV increased significantly over time, with an accompanying 10-fold increase in prevalence due to a significant increase in institution of non-invasive ventilation (NIV). There was no significant increase in invasive ventilation. 5-year survival was 94% overall and was significantly higher for patients on NIV (97%) than invasively ventilated patients (84%). 10-year survival was 91% overall. Although some children were able to discontinue respiratory support (21% at 5 years and 42% at 10 years), the number of patients transitioned to adult services increased significantly over time (26% of total cohort). Patients with neuromuscular disease were less likely to discontinue support than other patients. CONCLUSIONS: The paediatric LTV population has expanded significantly over 15 years. Future planning of paediatric hospital and community services, as well as adult services, must take into account the needs of this growing population.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».