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Enregistrement W3210647625 · doi:10.1093/pch/pxab061.048

63 Characterizing Organizational Risk Factors and Clinical Impacts of Unplanned Extubations among Infants in the Neonatal Intensive Care Unit

2021· article· en· W3210647625 sur OpenAlexaffabout
Gabriella Le Blanc, Elias Jabbour, Sharina Patel, Marco Zeid, Wissam Shalish, Olga Kazansteva, Marc Beltempo

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatal intensive care unitMechanical ventilationBronchopulmonary dysplasiaGestational ageRetrospective cohort studyPropensity score matchingIntensive care unitPediatricsIntensive careCohortNeonatologyEmergency medicineAnesthesiaIntensive care medicinePregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Neonatal-Perinatal Medicine Background Organizational factors in neonatal intensive care units (NICUs) can increase the risk of adverse events, such as unplanned extubations (UPEs). UPE is the premature and unanticipated removal of an endotracheal tube. UPE and subsequent reintubation may increase the risk for lung injury and bronchopulmonary dysplasia (BPD) among preterm infants. Objectives First, we aimed to assess the association between daily nursing overtime and UPEs in the NICU. Second, we aimed to evaluate the association between UPE, re-intubation after UPE, and BPD in the sub-group of infants born < 29 weeks’ gestational age (GA). Design/Methods We conducted a retrospective cohort study including infants admitted to a tertiary care NICU between 2016-2019. Daily nursing hours were obtained from local administrative databases. Patient data was collected from the local Canadian Neonatal Network database. Association between ratio of daily nursing overtime hours/total nursing hours (OTR) was compared between days with and without UPEs, using logistic regression analyses. Associations between UPE and BPD among infants born <29 weeks requiring mechanical ventilation was evaluated in a 1:1 propensity-score matched (PSM) cohort. Infants were matched based on GA ± 2 weeks, mechanical ventilation days at time of UPE ± 5 days and SNAPII>20. Results There were 108/1370 (7.8%) days with ≥ 1 UPE, for a total of 116 UPE events from 87 patients (23-42 weeks GA). Higher median OTR was observed on days with UPE compared to days without (3.3% vs. 2.5%, p=0.01). OTR was associated with higher adjusted odds of UPE (aOR 1.09, 95% CI 1.01-1.18), while other organizational variables were not (Table 1). Among ventilated infants <29 weeks’ GA (n=XX), UPE rate was 31% (59), BPD rate was 42% (81) and re-intubation rate after UPE was 59% (35). In the PSM cohort of infants <29 weeks, re-intubation after UPE, was associated with increased length of mechanical ventilation (aOR 16.45; CI 6.18, 26.72) as well as increased odds of BPD, when compared to infants not requiring re-intubation (aOR 4.97, 95% CI 1.54-18.27) (Table 2). Conclusion Higher nursing overtime was associated with increased UPEs in the NICU. Re-intubation was frequently required after a UPE. Among the infants born < 29 weeks’ GA, UPE requiring reintubation was associated with increased total length of mechanical ventilation and increased risk of BPD. Our findings highlight the role of workforce management in improving outcomes in the NICU, through reducing the incidence of UPEs.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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