Outcomes of transported and in-house patients on extracorporeal life support: a propensity score-matching study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients on extracorporeal life support (ECLS), like other critically ill patients, are transported to other institutions for various reasons. However, little has been reported concerning the characteristics and clinical outcomes of transported patients compared with those of in-house patients. METHODS: A total of 281 adult patients received ECLS between January 2014 and August 2016. Patients who underwent cannulation at another institution by our team were excluded. Patients were divided into 2 groups: transported group (N = 46) and in-house group (N = 235). All 46 patients were safely transported without serious adverse events. The mean travel distance was 206±140 km, with a mean travel time of 78 ± 57 min. Following propensity score matching, 44 transported patients were matched to 148 in-house patients. RESULTS: In the matched population, the mean age was 48 ± 13 years in the transported group and 49 ± 17 years in the in-house group (P = 0.70). The ECLS type (venoarterial/venovenous) comprised 35/9 (79.5/20.5%) in the transported group and 119/29 (80.4/19.6%) in the in-house group (P = 0.93). Seventeen (38.6%) extracorporeal cardiopulmonary resuscitations were performed in the transported group and 59 (39.9%) were performed in the in-house group (P = 0.91). The incidence of limb ischaemia and acute kidney injury was higher in the transported group (P = 0.007 and P = 0.001, respectively). However, the rate of survival to discharge did not differ between the groups (63.6% in the transported group vs 64.2% in the in-house group, P = 0.94) and there was no difference in overall mortality (P = 0.99). CONCLUSIONS: Although transported patients had more complications than in-house ECLS patients, clinical outcomes were comparable in the matched population. Transporting ECLS patients to an experienced centre may be justified based on our experience.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».