Characteristics of pediatric non-cardiac extracorporeal cardiopulmonary resuscitation (ECPR) programs in north american hospitals: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extracorporeal cardiopulmonary resuscitation (eCPR) has been applied in the pediatric population, yet there are no standardized inclusion/exclusion criteria, modalities of eCPR, or staffing models. Methods: Cross-sectional survey of hospitals with formalized non-cardiac eCPR programs. Variables included hospital and surgical group demographics, patient characteristics, eCPR inclusion/exclusion criteria, cannulation approaches and mortality. Results: Surveys were completed by 35/49 hospitals in the United States (32) and Canada (3) that have formalized non-cardiac eCPR programs (71% response rate). Respondents tended to work in >200 bed free-standing children's hospitals (22/35, 63%). Pediatric general surgeons perform eCPR in 27/35 (77%) with a median group size of 6.5 surgeons (IQR 5,9);8/35 (23%) of respondents take in-house call and 68% have a formal backup system for eCPR. Dedicated simulation programs were reported by 20/35 (57%) of respondents. Annual eCPR activations average approximately 6/year;approximately 41% of patients survived to decannulation, with 36% surviving to discharge. Cannulations occurred in a variety of settings [ED (in 40% of institutions), PICU (97%), NICU (66%), OR (69%);as well as CICU, Cardiac Catheterization Lab, IR], and were mostly done through a cervical approach. eCPR exclusion criteria included pre-hospital arrest (20/35, 57%), prolonged CPR [variably reported as >30 to >60 minutes] (15/35, 43%), lethal chromosomal anomalies (14/35, 40%), terminal underlying disease (14/35, 40%) and COVID+ status (5/35, 14%). Conclusions: eCPR requires substantial resources and is associated with modest survival outcomes. Codification of indications and surgical approaches may help clarify the utility and success of eCPR in select situations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».