Chronic Neuromotor Disability After Complex Cardiac Surgery in Early Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Little is known about chronic neuromotor disability (CND) including cerebral palsy and motor impairments after acquired brain injury in children surviving early complex cardiac surgery (CCS). We sought to determine the frequency and presentation of CND in this population while exploring potentially modifiable acute care predictors. METHODS: This prospective follow-up study included 549 children after CCS requiring cardiopulmonary bypass at ≤6 weeks of age. Groups included those with only 1 CCS, mostly biventricular CHD, and those with >1 CCS, predominantly single ventricle defects. At 4.5 years of age, 420 (94.6%) children received multidisciplinary assessment. Frequency of CND is given as percentage of assessed survivors. Predictors of CND were analyzed using multiple logistic regression analysis. RESULTS: CND occurred in 6% (95% confidence interval [CI] 3.7%-8.2%) of 4.5-year survivors; for 1 CCS, 4.2% (CI 2.3%-6.1%) and >1, 9.8% (CI 7%-12.6%). CND presentation showed: hemiparesis, 72%; spasticity, 80%; ambulation, 72%; intellectual disability, 44%; autism, 16%; epilepsy, 12%; permanent vision and hearing impairment, 12% and 8%, respectively. Overall, 32% of presumed causative events happened before first CCS. Independent odds ratio for CND are age (days) at first CCS, 1.08 (CI 1.04-1.12; P < .001); highest plasma lactate before first CCS (mmol/L), 1.13 (CI 1.03-1.23; P = 0.008); and >1 CCS, 3.57 (CI 1.48-8.9; P = .005). CONCLUSIONS: CND is not uncommon among CCS survivors. The frequency of associated disabilities characterized in this study informs pediatricians caring for this vulnerable population. Shortening the waiting period and reducing preoperative plasma lactate levels at first CCS may assist in reducing the frequency of CND.
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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 | 0,001 |
| 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 ».