Ultrafiltration in Pediatric Cardiac Surgery Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of cardiopulmonary bypass in pediatric cardiac surgery is associated with significant inflammation, fluid overload, and end-organ dysfunction yielding morbidity and mortality. For decades, various intraoperative ultrafiltration techniques such as conventional ultrafiltration, modified ultrafiltration (MUF), zero-balance ultrafiltration (ZBUF), and combination techniques (ZBUF-MUF) have been used to mitigate these toxicities and promote improved postoperative outcomes. However, there is currently no consensus on the ultrafiltration technique or strategy that yields the most benefit for infants and children undergoing open heart surgery. METHODS: A librarian-conducted PubMed literature search from 1990 to 2018 yielded 90 clinical studies or publications on the various forms of ultrafiltration and the impact on physiologic markers and clinical outcomes. All publications were reviewed, summarized, and conclusions synthesized. The data sets were not combined for systematic or meta-analysis due to significant heterogeneity in study protocols and patient populations. RESULTS: Modified ultrafiltration significantly promotes improved myocardial function, reduction in fluid overload, and reduced bleeding and transfusion complications. Furthermore, ZBUF has shown a consistent reduction in inflammatory cytokines and improved pulmonary function and compliance. There is conflicting evidence that MUF, ZBUF, and ZBUF-MUF culminate in reduced ventilation time and intensive care unit stay. CONCLUSION: Various modes of ultrafiltration have been shown to be associated with improved physiologic function or clinical outcomes in pediatric cardiac surgery. There are some inconsistent trial results that can be explained by heterogeneity in ultrafiltration, clinical staff preferences, and institution protocols. Ultrafiltration has some essential benefit as it is ubiquitously used at pediatric heart centers; however, the optimal protocol could be yet identified.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».