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Enregistrement W2580720055 · doi:10.3389/fped.2017.00005

The Impact of Central Venous Catheters on Pediatric Venous Thromboembolism

2017· review· en· W2580720055 sur OpenAlexaff
Julie Jaffray, Mary Bauman, Patti Massicotte

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCentral venous catheterIntensive care medicineIncidence (geometry)PopulationPediatric intensive care unitVenous thromboembolismCatheterCentral lineSurgeryThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of central venous catheters (CVCs) in children is escalating, which is likely linked to the increased incidence of pediatric venous thromboembolism (VTE). In order to better understand the specific risk factors associated with CVC-VTE in children, as well as available prevention methods, a literature review was performed. The overall incidence of CVC-VTE was found to range from 0 to 74%, depending on the patient population, CVC type, imaging modality, and study design. Throughout the available literature, there was not a consistent determination regarding whether a particular type of central line (tunneled vs. non-tunneled vs. peripherally inserted vs. implanted), catheter material, insertion technique, or insertion location lead to an increased VTE risk. The patient populations who were found to be most at risk for CVC-VTE were those with cancer, congenital heart disease, gastrointestinal failure, systemic infection, intensive care unit admission, or involved in a trauma. Both mechanical and pharmacological prophylactic techniques have been shown to be successful in preventing VTE in adult patients, but studies in children have yet to be performed or are underpowered. In order to better determine true CVC-VTE risk factors and best preventative techniques, an increase in large, prospective pediatric trials needs to be performed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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