Post‐operative fluid overload as a predictor of hospital and long‐term outcomes in a pediatric heart transplant population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric patients undergoing heart transplant have a number of factors predisposing them to become fluid-overloaded, including capillary leak syndrome. Capillary leak and FO are associated with organ injury and may influence both short- and long-term outcomes. This study aimed to 1) determine the extent, timing, and predictors of post-operative FO and 2) investigate the association of FO with clinically important outcomes. METHODS: Between 2000 and 2012, 70 children less than 6 years old had a heart transplant at our institution. This was a secondary analysis of data from an ongoing prospective cohort study. RESULTS: FO, defined as cumulative fluid balance greater than 10% of body weight in the first 5 post-operative days, occurred in 16/70 patients (23%); 7 of these had more than 20% FO. Shorter donor ischemic time and longer cardiopulmonary bypass time were independently associated with increased risk of FO. FO >20% was a statistically significant independent predictor of mortality (P = .005), ventilation time, and PICU length of stay. There was no statistically significant association between identified neurodevelopment domains and FO. CONCLUSIONS: Our single-center experience demonstrates that FO was common after pediatric heart transplant and was associated with worse clinical outcomes. FO is a potentially modifiable factor, and research is needed to better determine risk factors and whether intervention to reduce FO can improve outcomes in pediatric heart transplant patients.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».