Early fluid overload was associated with prolonged mechanical ventilation and more aggressive parameters in critically ill paediatric patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We evaluated the influence of early fluid overload on critically ill children admitted to a paediatric intensive care unit by examining mechanical ventilation (MV), mortality, length of stay and renal replacement therapy. METHODS: This retrospective cohort study covered January 2015 to December 2016 and focused on all episodes of MV support that exceeded 24 hours. The fluid overload percentage (FO%) was calculated daily for the first 72 hours and we estimated its effect on outcomes. RESULTS: We included 186 MV episodes in 154 patients. The median age was 13.8 months, with an interquartile range (IQR) of 3.8-34.0 months, and the mortality rate was 12.4%. The median FO% in the first 72 hours was 8.0% (IQR 3.6%-11.2%). An FO% of ≥10% was associated with higher ventilatory parameters, namely peak inspiratory pressure (P = .023) and positive end expiratory pressure (P = .003), and renal replacement therapy (P = .02) and higher mortality (8.8% vs 19.7%). In a multivariate Cox regression model, FO ≥ 10% at 72 hours was independently associated with longer MV support, but not mortality (P = .001). CONCLUSION: In a heterogeneous paediatric population given MV, an early cumulative FO of ≥10% was associated with more aggressive ventilatory parameters and prolonged length of MV, but not mortality.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».