Narcotics and sedatives use in the mechanical ventilation in preterm infants: Predictors and outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical ventilation (MV) causes discomfort but whether it causes pain remains controversial. Around the world neonatal intensive care units (NICU) often utilize narcotics and/or sedatives during MV of vulnerable infants yet the association with adverse neonatal outcomes has not been adequately addressed. OBJECTIVE: Test for associations between the use of narcotics/sedatives during MV and mortality/morbidity in preterm infants in a large infant cohort in Canada. DESIGN/METHODS: Preterm infants born <35 weeks gestational age (GA) requiring MV for >24 hrs were identified retrospectively from the Canadian Neonatal Network database, 2010-12. Infants were categorized according to whether they received narcotics/sedatives for greater than 24 hours concurrently with MV. Infants were excluded if moribund on admission, had major congenital anomalies, diagnoses where narcotic administration is routine and suspected seizures. Multivariable logistic and linear regression analysis tested for association of narcotics/sedatives use during MV with mortality/morbidity (nosocomial infections, BPD, ROP, IVH) and length of MV. RESULTS: After exclusions the cohort included 2672 infants; 467(17%) exposed only to narcotics 101(4%) only to sedatives and 299(11%) to both. All models were adjusted for GA, gender, small for GA, SNAP-II score >20, multiple births, delivery mode, outborn, PDA status, MV type, use of high flow, muscle relaxant use, indwelling lines, caffeine and surfactant therapy. The composite mortality/morbidity, and MV days were significantly higher for MV infants exposed to narcotics, sedatives or both compared to infants not exposed. CONCLUSION: Mounting evidence of the adverse short and long-term impacts of narcotics/sedatives during MV supports the need for further work in alternative therapies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».