Description and Contribution of Brain Magnetic Resonance Imaging in Nontraumatic Critically Ill Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors aimed to collect all brain magnetic resonance imaging (MRI) performed in critically ill children in the authors' medical pediatric intensive care unit over a 2-year period (2012-2013) to (1) describe the findings and (2) assess its contribution on practical patient care. METHODS: This is a single-center and retrospective study. All children without traumatic brain injury who underwent a brain MRI during pediatric intensive care unit stays were included. To assess the exam's contribution, the patient's medical condition at the time of the MRI exam was blindly and separately exposed to a pediatric neurologist and a pediatric intensivist. RESULTS: During the study period, 87 patients (7.5%) underwent a brain MRI. Median age was 4 months and 13 children (14.9%) died in pediatric intensive care unit. The most common final diagnosis was postanoxic encephalopathy. Brain MRI was abnormal in 68 patients (78.2%). No serious adverse event occurred during the transport. The neurologist and the intensivist considered brain MRI as indicated during pediatric intensive care unit stay in 65 (74.7%) and 68 patients (78.2%). They deemed that brain MRI had a diagnostic contribution in 76 (87.4%) and 60 (69.0%) patients, respectively. A therapeutic change consecutive to MRI findings occurred in 19 patients (21.8%) and MRI results were associated with a decision to withdraw life-sustaining treatment in 21 patients (24.1%). CONCLUSION: Brain MRI is one component of neuromonitoring, and this study suggests a substantial diagnostic contribution, although its therapeutic impact appears limited to specific diagnoses.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».