Predictors of poor outcomes in children with tracheoesophageal fistula/oesophageal atresia: an Australian experience
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study is to characterize long-term morbidities of oesophageal atresia (OA) with or without tracheoesophageal fistula (TOF). Methods: Infants born with OA/TOF from 2000 to 2016 in Western Australia were included for analysis. Infants were categorized into high-risk and low-risk groups based on the presence of one or more perioperative risk factors [low birth weight, vertebraldefects, anal atresia, cardiac defects, TOF, renalanomalies, limb abnormalities (VACTERL), anastomotic leak, long gap OA, and failure to establish oral feeds within the first month] identified by a previous Canadian study. Frequency of morbidities in infants with perioperative risk factors was compared. Results: Of 102 patients, 88 (86%) had OA with distal TOF (type C). The most common morbidities in our cohort were anastomotic oesophageal strictures (AS) (n=53, 52%), tracheomalacia (n=48, 47%), gastroesophageal reflux disease (GORD) (n=42, 41%) and recurrent respiratory tract infections (n=40, 39%). Presence of GORD (30/59 vs 12/43, p=0.04) and median frequency of AS dilatations (8 vs 3, n=59, p=0.03) were greater in the high-risk group. This study further confirmed that inability to be fed orally within the first month was associated with high morbidities. Conclusions: Gastrointestinal and respiratory morbidities remain high in OA/TOF regardless of perioperative risk factors. Inability to be fed orally within the first month is a predictor of poor outcomes with high frequency of gastrointestinal and respiratory comorbidities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».