Extracorporeal membrane oxygenation for respiratory failure in children: the years before and after the 2009 H1N1 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether there was any impact on the number of pediatric extracorporeal membrane oxygenation runs and survival rates in the years subsequent to the 2009 pandemic. METHODS: We studied two different periods of extracorporeal membrane oxygenation support for respiratory failure in children by analyzing datasets from the Extracorporeal Life Support Organization. Autoregressive integrated moving average models were constructed to estimate the effect of the pandemic. The year 2009 was the year of intervention (the H1N1 epidemic) in an interrupted time series model. Data collected from 2001 - 2010 were considered preintervention, and data collected from 2010 - 2017 were considered postintervention. RESULTS: There was an increase in survival rates in the period 2010 - 2017 compared to 2001 - 2010 (p < 0.0001), with a significant improvement in survival when extracorporeal membrane oxygenation was performed for acute respiratory failure due to viral pneumonia. The autoregressive integrated moving average model shows an increase of 23 extracorporeal membrane oxygenation runs per year, prior to the point of the level effect (2009). In terms of survival, the preslope shows that there was no significant increase in survival rates before 2009 (p = 0.41), but the level effect was nearly significant after two years (p = 0.05), with a 6% increase in survival. In four years, there was an 8% (p = 0.03) increase in survival, and six years after 2009, there was up to a 10% (p = 0.026) increase in survival. CONCLUSION: In the years following 2009, there was a significant, global incremental increase in the extracorporeal membrane oxygenation survival rates for all runs, mainly due to improvements in the technology and treatment protocols for acute respiratory failure related to viral pneumonia and other respiratory conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».