A Systematic Review of Risk Factors Associated With Cognitive Impairment After Pediatric Critical Illness*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify risk factors associated with cognitive impairment as assessed by neuropsychologic tests in neurotypical children after critical illness. DATA SOURCES: For this systematic review, we searched the Cochrane Library, Scopus, PubMed, Ovid, Embase, and CINAHL databases from January 1960 to March 2017. STUDY SELECTION: Included were studies with subjects 3-18 years old at the time of post PICU follow-up evaluation and use of an objective standardized neuropsychologic test with at least one cognitive functioning dimension. Excluded were studies featuring patients with a history of cardiac arrest, traumatic brain injury, or genetic anomalies associated with neurocognitive impairment. DATA EXTRACTION: Twelve studies met the sampling criteria and were rated using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. DATA SYNTHESIS: Ten studies reported significantly lower scores in at least one cognitive domain as compared to healthy controls or normed population data; seven of these-four case-control and three prospective cohort studies-reported significant lower scores in more than one cognitive domain. Risk factors associated with post critical illness cognitive impairment included younger age at critical illness and/or older age at follow-up, low socioeconomic status, high oxygen requirements, and use of mechanical ventilation, sedation, and pain medications. CONCLUSIONS: Identifying risk factors for poor cognitive outcomes post critical illness may help healthcare teams modify patient risk and/or provide follow-up services to improve long-term cognitive outcomes in high-risk children.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».