Pediatric neurocritical care in the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Approximately one in five children admitted to a pediatric ICU have a new central nervous system injury or a neurological complication of their critical illness. The spectrum of neurologic insults in children is diverse and clinical practice is largely empirical, as few randomized, controlled trials have been reported. This lack of data poses a substantial challenge to the practice of pediatric neurocritical care (PNCC). PNCC has emerged as a novel subspecialty, and its presence is expanding within tertiary care centers. This review highlights the recent advances in the field, with a focus on traumatic brain injury (TBI), cardiac arrest, and stroke as disease models. RECENT FINDINGS: Variable approaches to the structure of a PNCC service have been reported, comprising multidisciplinary teams from neurology, critical care, neurosurgery, neuroradiology, and anesthesia. Neurologic morbidity is substantial in critically ill children and the increased use of continuous electroencephalography monitoring has highlighted this burden. Therapeutic hypothermia has not proven effective for treatment of children with severe TBI or out-of-hospital cardiac arrest. However, results of studies of severe TBI suggest that multidisciplinary care in the ICU and adherence to guidelines for care can reduce mortality and improve outcome. SUMMARY: There is an unmet need for clinicians with expertise in the practice of brain-directed critical care for children. Although much of the practice of PNCC may remain empiric, a focus on the regionalization of care, creating defined training paths, practice within multidisciplinary teams, protocol-directed care, and improved measures of long-term outcome to quantify the impact of such care can provide evidence to direct the maturation of this field.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».