Fluid Accumulation in Critically Ill Children*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the characteristics of fluid accumulation in critically ill children and evaluate the association between the degree, timing, duration, and rate of fluid accumulation and patient outcomes. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: PICUs in Alberta, Canada. PATIENTS: All children admitted to PICU in Alberta, Canada, between January 1, 2015, and December 31, 2015. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 1,017 patients were included. Fluid overload % increased from median (interquartile range) 1.58% (0.23-3.56%; n = 1,017) on day 1 to 16.42% (7.53-27.34%; n = 111) on day 10 among those remaining in PICU. The proportion of patients (95% CI) with peak fluid overload % greater than 10% and greater than 20% was 32.7% (29.8-35.7%) and 9.1% (7.4-11.1%), respectively. Thirty-two children died (3.1%) in PICU. Peak fluid overload % was associated with greater PICU mortality (odds ratio, 1.05; 95% CI, 1.02-1.09; p = 0.001). Greater peak fluid overload % was associated with Major Adverse Kidney Events within 30 days (odds ratio, 1.05; 95% CI, 1.02-1.08; p = 0.001), length of mechanical ventilation (B coefficient, 0.66; 95% CI, 0.54-0.77; p < 0.001), and length of PICU stay (B coefficient, 0.52; 95% CI, 0.46-0.58; p < 0.001). The rate of fluid accumulation was associated with PICU mortality (odds ratio, 1.15; 95% CI, 1.01-1.31; p = 0.04), Major Adverse Kidney Events within 30 days (odds ratio, 1.16; 95% CI, 1.03-1.30; p = 0.02), length of mechanical ventilation (B coefficient, 0.80; 95% CI, 0.24-1.36; p = 0.005), and length of PICU stay (B coefficient, 0.38; 95% CI, 0.11-0.66; p = 0.007). CONCLUSIONS: Fluid accumulation occurs commonly during PICU course and is associated with considerable mortality and morbidity. These findings highlight the need for the development and evaluation of interventional strategies to mitigate the potential harm associated with fluid accumulation.
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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 | 0,000 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».