Development of a Model Identifying Fontan Patients at High Risk for Failed Early Extubation in the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify patients at high risk for failed early extubation in the operating room (OR) following the Fontan procedure and generate a predictive model to allow improved clinical decision making. DESIGN: The success of an early-extubation strategy (extubation in the OR) was reviewed in patients aged 0 to 17 years old, undergoing the Fontan procedure between 2008 and 2011. Patients who required reintubation following primary extubation in the OR were compared with those who did not. Logistic regression with a backward variable selection was used to develop a predictive model in two stages: first, using pre-/perioperative predictors and then using postoperative predictors among the first-stage positive. SETTING: Canadian quaternary-care university children's hospital PICU. The treatment policy was changed from the routine extubation in PICU to extubation in the OR in January 2008. RESULTS: A total of 75 patients met our inclusion criteria: 8 patients required reintubation. Patients' average body weight was 14.5 kg (standard deviation [SD] 3.7), average age was 3.5 (SD 1.9) years, and average preoperative transcutaneous arterial saturation was 80.9% (SD 6.8). The first-stage predictive model contained three predictors: concomitant procedure (odds ratio [OR] >999, 95% confidence interval [CI] 15.7-infinity, p < 0.001), total bypassing time (cutoff; ≥99 minutes) (OR >999, 95% CI 6.5-infinity, p < 0.001), and absence of fenestration for pre/operative variables (OR >999, 95% CI 9.5-infinity, p < 0.001). The second-stage model included chest-tube fluid loss (CTFL ≥9.9 mL/kg/first 6 h). Our sequential prediction model had net sensitivity of 87.5% and specificity of 77.6%. CONCLUSION: We produced a predictive model for failed early extubation in Fontan patients. The sensitivity and specificity values are in the range of clinical utility. The model should be validated with an independent sample with a larger sample size.
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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 | 0,002 | 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 ».