International Survey of Critically Ill Children With Acute Neurologic Insults: The Prevalence of Acute Critical Neurological Disease in Children: A Global Epidemiological Assessment Study*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The international scope of critical neurologic insults in children is unknown. Our objective was to assess the prevalence and outcomes of children admitted to PICUs with acute neurologic insults. DESIGN: Prospective study. SETTING: Multicenter (n = 107 PICUs) and multinational (23 countries, 79% in North America and Europe). PATIENTS: Children 7 days to 17 years old admitted to the ICU with new traumatic brain injury, stroke, cardiac arrest, CNS infection or inflammation, status epilepticus, spinal cord injury, hydrocephalus, or brain mass. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We evaluated the prevalence and outcomes of children with predetermined acute neurologic insults. Child and center characteristics were recorded. Unfavorable outcome was defined as change in pre-post insult Pediatric Cerebral Performance Category score greater than or equal to 2 or death at hospital discharge or 3 months, whichever came first. Screening data yielded overall prevalence of 16.2%. Of 924 children with acute neurologic insults, cardiac arrest (23%) and traumatic brain injury (19%) were the most common. All-cause mortality at hospital discharge was 12%. Cardiac arrest subjects had highest mortality (24%), and traumatic brain injury subjects had the most unfavorable outcomes (49%). The most common neurologic insult was infection/inflammation in South America, Asia, and the single African site but cardiac arrest in the remaining regions. CONCLUSIONS: Neurologic insults are a significant pediatric international health issue. They are frequent and contribute substantial morbidity and mortality. These data suggest a need for an increased focus on acute critical neurologic diseases in infants and children including additional research, enhanced availability of clinical resources, and the development of new 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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».