Predictors of Longitudinal Outcomes for Children Using Long-term Non-invasive Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-invasive ventilation (NIV) is a first-line therapy for sleep-related breathing disorders and chronic respiratory insufficiency. Evidence about predictors that may impact long-term NIV outcomes, however, is scarce. The aim of this study is to determine demographic, clinical, and technology-related predictors of long-term NIV outcomes. Methods: A ten-year multi-centred retrospective review of children started on long-term continuous or bilevel positive airway pressure (CPAP, BPAP) in Alberta. Demographic, technology-related, and longitudinal clinical data was collected. Long-term outcomes examined included ongoing NIV use, discontinuation due to improvement in underlying condition, switch to invasive mechanical ventilation (IMV) or death, patient/family therapy declination, transfer of services, and hospital admissions. Results: 622 children were included. Both younger age and CPAP use predicted higher likelihood for NIV discontinuation due to improvement in underlying conditions. Children with upper airway disorders or bronchopulmonary dysplasia were less likely to require NIV continuation while presence of central nervous system (CNS) disorders resulted in higher likelihood of hospitalizations and switch to IMV or death. The presence of obesity/metabolic syndrome and early NIV-associated complications predicted higher risk for NIV declination. Children with more co-morbidities or use of additional therapies required more hospitalizations and the latter also predicted higher risk to be switched to IMV or death. Conclusions: Demographic, clinical data, and NIV type impact long-term NIV outcomes and need to be considered during the initial discussions about therapy expectations with families. Knowledge of factors that may impact long-term NIV outcomes might help to better monitor at-risk patients and minimize adverse outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».