O037 / #606: NON-INVASIVE VENTILATION PRACTICE FOR PRIMARY RESPIRATORY MANAGEMENT IN THE PEDIATRIC INTENSIVE CARE UNITS: AN INTERNATIONAL STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Aims & Objectives: To describe current practices and outcomes of Non-Invasive Ventilation (NIV) in PICUs internationally. Methods: IRB approved point prevalence study over 10 study weeks at 52 PICUs in 12 countries. Children were included if NIV was newly initiated on screening days, including high flow nasal cannula [HFNC: > 3LPM (Term / <1 year), > 4LPM (1-3 years), or >5LPM (>3 years)], continuous (CPAP) or bilevel positive airway pressure (BiPAP), or other NIV mode. We excluded post-operative cardiac surgery, post-extubation, and home NIV. The risk factor analysis used mixed effects logistic regression with stepwise addition/deletion (retention cutoff: p=0.15) Results: Of 15,310 patients screened, 695 met inclusion criteria, including 472 (68%) HFNC, 158 (23%) BiPAP, 62 (9%) CPAP, and 3 other modes. Median age was 15.4 months (IQR: 5.1-63.3). Main NIV indications were acute hypoxemia (51%) and respiratory distress (27%). NIV interface was nasal cannula 399 (58%), nasal mask/prongs 111 (16%), bucco-nasal mask 18 (3%), full-face mask 154 (22%), or other 3 (0.4%). NIV duration was 2.1 days (1-4). NIV failure (endotracheal intubation) occurred in 18.6% cases, 69.8% of them before 48h of NIV (Figure). After adjustment for severity of illness, risk factors for NIV failure included meeting at-risk criteria for Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome (p=0.02) and exposure to parenteral nutrition (p=<0.001). Factors predictive of NIV success were respiratory admission category (p=0.001) and exposure to enteral nutrition (p=0.001).Conclusions: NIV is frequently used in PICUs, with heterogenous practice. NIV failure occurs in 18.6% cases, most frequently within the first 48hrs
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».