Continuous Amplitude-Integrated Electroencephalography During Neonatal and Pediatric Extracorporeal Membrane Oxygenation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Early prognostication of neurologic outcome in neonates and children supported with extra-corporeal membrane oxygenation (ECMO) is challenging. Amplitude-integrated EEG (aEEG) offers the advantages of continuous monitoring and 24-hours availability at the bedside for intensive care unit providers. The objective of this study was to describe the early electrophysiological background patterns of neonates and children undergoing ECMO and their association with neurologic outcomes. METHODS: This was a retrospective review of neonates and children undergoing ECMO and monitored with aEEG. Amplitude-integrated EEG was summarized as an aEEG background score determined within the first 24 hours of ECMO and divided in 3-hour periods. Screening for electrical seizures was performed throughout the full ECMO duration. Neurologic outcome was defined by the Pediatric Cerebral Performance Category score at hospital discharge. RESULTS: Seventy-three patients (median age 79 days [8-660], median weight 4.78 kg [3.24-10.02]) were included in the analysis. Thirty-two patients had a favorable neurologic outcome and 41 had an unfavorable neurologic outcome group at hospital discharge. A 24-hour aEEG background score >17 was associated with an unfavorable outcome with a sensitivity of 44%, a specificity of 97%, a positive predictive value of 95%, and a negative predictive value of 57%. In multivariate analysis, 24-hour aEEG background score was associated with unfavorable outcome (hazard ratio, 6.1; p = 0.001; 95% confidence interval, 2.31-16.24). The presence of seizures was not associated with neurologic outcome at hospital discharge. CONCLUSIONS: Continuous aEEG provides accurate neurologic prognostication in neonates and children supported with ECMO. Early aEEG monitoring may help intensive care unit providers to guide clinical care and family counseling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».