Perioperative critical events and morbidity associated with anesthesia in early life: Subgroup analysis of United Kingdom participation in the NEonate and Children audiT of Anaesthesia pRactice IN Europe (<scp>NECTARINE</scp>) prospective multicenter observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NEonate and Children audiT of Anaesthesia pRactice IN Europe (NECTARINE) prospective observational study reported critical events requiring intervention during 35.2% of 6542 anesthetic episodes in 5609 infants up to 60 weeks postmenstrual age. The United Kingdom (UK) was one of 31 participating countries. METHODS: Subgroup analysis of UK NECTARINE cases (12.8% of cohort) to identify perioperative critical events that triggered medical interventions. Secondary aims were to describe UK practice, identify factors more commonly associated with critical events, and compare 30-day morbidity and mortality between participating UK and nonUK centers. RESULTS: Seventeen UK centers recruited 722 patients (68.7% male, 36.1% born preterm, and 48.1% congenital anomalies) undergoing anesthesia for 876 surgical or diagnostic procedures at 25-60 weeks postmenstrual age. Repeat anesthesia/surgery was common: 17.6% patients prior to and 14.4% during the recruitment period. Perioperative critical events triggered interventions in 300/876 (34.3%) cases. Cardiovascular instability (16.9% of cases) and/or reduced oxygenation (11.4%) were more common in younger patients and those with co-morbidities or requiring preoperative intensive support. A higher proportion of UK than nonUK cases were graded as ASA-Physical Status scores >2 or requiring urgent or emergency procedures, and 39% required postoperative intensive care. Thirty-day morbidity (complications in 17.2%) and mortality (8/715, 1.1%) did not differ from nonUK participants. CONCLUSIONS: Perioperative critical events and co-morbidities are common in neonates and young infants. Thirty-day morbidity and mortality data did not demonstrate national differences in outcome. Identifying factors associated with increased risk informs preoperative assessment, resource allocation, and discussions between clinicians and families.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».