Epidemiology and Outcomes of Pediatric Multiple Organ Dysfunction Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the epidemiology and outcomes of children with multiple organ dysfunction syndrome as part of the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development multiple organ dysfunction syndrome workshop (March 26-27, 2015). DATA SOURCES: Literature review, research data, and expert opinion. STUDY SELECTION: Not applicable. DATA EXTRACTION: Moderated by an experienced expert from the field, issues relevant to the epidemiology and outcomes of children with multiple organ dysfunction syndrome were presented, discussed, and debated with a focus on identifying knowledge gaps and research priorities. DATA SYNTHESIS: Summary of presentations and discussion supported and supplemented by the relevant literature. CONCLUSIONS: A full understanding the epidemiology and outcome of multiple organ dysfunction syndrome in children is limited by inconsistent definitions and populations studied. Nonetheless, pediatric multiple organ dysfunction syndrome is common among PICU patients, occurring in up to 57% depending on the population studied; sepsis remains its leading cause. Pediatric multiple organ dysfunction syndrome leads to considerable short-term morbidity and mortality. Long-term outcomes of multiple organ dysfunction syndrome in children have not been well studied; however, studies of adults and children with other critical illnesses suggest that the risk of long-term adverse sequelae is high. Characterization of the long-term outcomes of pediatric multiple organ dysfunction syndrome is crucial to identify opportunities for improved treatment and recovery strategies that will improve the quality of life of critically ill children and their families. The workshop identified important knowledge gaps and research priorities intended to promote the development of standard definitions and the identification of modifiable factors related to its occurrence and outcome.
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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 | 0,001 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».