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Enregistrement W3203566884 · doi:10.1097/ccm.0000000000005287

Epidemiology and Outcomes of Critically Ill Children at Risk for Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome: A Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome Incidence and Epidemiology Study*

2021· article· en· W3203566884 sur OpenAlexafffund
Steven L. Shein, Aline B. Maddux, Margaret J. Klein, Anoopindar Bhalla, George Briassoulis, Mary K. Dahmer, Guillaume Émériaud, Heidi R. Flori, Rainer Gedeit, Stavroula Ilia, Martin C. J. Kneyber, Natalie Napolitano, Shinichiro Ohshimo, M. Pons, Sarah Rubin, Benjamin R. White, Nadir Yehya, Robinder G. Khemani, Lincoln Smith

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthDepartment of Anesthesiology and Critical Care Medicine, Johns Hopkins MedicineCentre hospitalier universitaire Sainte-JustineUniversitair Medisch Centrum GroningenChildren's Hospital Los AngelesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Southern CaliforniaSouthern California Clinical and Translational Science InstitutePfizer
Mots-clésMedicineInterquartile rangeRespiratory distressEpidemiologyPediatricsIncidence (geometry)Prospective cohort studyIntensive care medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Interventional trials aimed at pediatric acute respiratory distress syndrome prevention require accurate identification of high-risk patients. In this study, we aimed to characterize the frequency and outcomes of children meeting "at risk for pediatric acute respiratory distress syndrome" criteria as defined by the Pediatric Acute Lung Injury Consensus Conference. DESIGN: Planned substudy of the prospective multicenter, international Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome Incidence and Epidemiology study conducted during 10 nonconsecutive weeks (May 2016-June 2017). SETTING: Thirty-seven international PICUs. PATIENTS: Three-hundred ten critically ill children meeting Pediatric Acute Lung Injury Consensus Conference "at-risk for pediatric acute respiratory distress syndrome" criteria. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We evaluated the frequency of children at risk for pediatric acute respiratory distress syndrome and rate of subsequent pediatric acute respiratory distress syndrome diagnosis and used multivariable logistic regression to identify factors associated with subsequent pediatric acute respiratory distress syndrome. Frequency of at risk for pediatric acute respiratory distress syndrome was 3.8% (95% CI, 3.4-5.2%) among the 8,122 critically ill children who were screened and 5.8% (95% CI, 5.2-6.4%) among the 5,334 screened children on positive pressure ventilation or high-flow oxygen. Among the 310 at-risk children, median age was 2.1 years (interquartile range, 0.5-7.3 yr). Sixty-six children (21.3%) were subsequently diagnosed with pediatric acute respiratory distress syndrome, a median of 22.6 hours (interquartile range, 9.8-41.0 hr) later. Subsequent pediatric acute respiratory distress syndrome was associated with increased mortality (21.2% vs 3.3%; p < 0.001) and longer durations of invasive ventilation and PICU care. Subsequent pediatric acute respiratory distress syndrome rate did not differ by respiratory support modality at the time of meeting at risk criteria but was independently associated with lower initial saturation:Fio2 ratio, progressive tachycardia, and early diuretic administration. CONCLUSIONS: The Pediatric Acute Lung Injury Consensus Conference "at-risk for pediatric acute respiratory distress syndrome" criteria identify critically ill children at high risk of pediatric acute respiratory distress syndrome and poor outcomes. Interventional trials aimed at pediatric acute respiratory distress syndrome prevention should target patients early in their illness course and include patients on high-flow oxygen and positive pressure ventilation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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