Pediatric early warning score and deteriorating ward patients on high‐flow therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delivery of non-invasive ventilation commonly occurs in the pediatric intensive care unit (PICU). With the advent of high-flow nasal cannula (HFNC), patients with respiratory distress may be rescued on the ward without a PICU admission. We evaluated our ward HFNC algorithm to determine its safety profile and independent predictors for non-responders, defined as requiring subsequent PICU admission. METHODS: A retrospective chart review of patients <17 years of age admitted with respiratory distress between 2016 and 2017 was carried out. Pediatric Early Warning System (PEWS) respiratory score was used to assess the clinical response of patients requiring HFNC. Variables associated with non-responders were evaluated, and their PICU admission was studied for escalation of care and criticality. RESULTS: Patients with comorbidities (P = 0.02) were more likely to require HFNC. Of the 18 patients initiated on HFNC, 44% (n = 8) remained on the ward. Non-responders (n = 10; 56%) had higher (2.7 vs 1.8; P = 0.03) and worsening (-0.1 vs 0.3; P = 0.05) PEWS respiratory scores 90 min after HFNC initiation. Eighty percent (n = 8) of non-responders required escalation to continuous positive airway pressure or bilevel positive airway pressure in the PICU. For both HFNC responders and non-responders, there were no requirements for intubation, evidence of air leak or difference in days of respiratory support. CONCLUSIONS: High and worsening PEWS scores 90 min after HFNC initiation may indicate non-response when coupled with a standardized ward HFNC algorithm for respiratory distress. Further improvements may be seen with an earlier initiation of HFNC in the emergency department and more aggressive flow escalation on the ward.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle