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Enregistrement W4247740492 · doi:10.1017/s104795110800303x

Anaesthetic complications associated with the treatment of patients with congenital cardiac disease: consensus definitions from the Multi-Societal Database Committee for Pediatric and Congenital Heart Disease

2008· review· en· W4247740492 sur OpenAlexfundno aff
David F. Vener, Christopher F. Tirotta, Dean B. Andropoulos, Paul Barach

Notice bibliographique

RevueCardiology in the Young · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineHeart diseasePopulationDiseaseIncidence (geometry)Cardiac surgeryAdverse effectIntensive care medicinePediatricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Congenital heart defects are the most common cause of death in infants and young children in the developed world. As the mortality in this population has declined to less than 5%, more attention is being focused now on reducing post-procedural morbidities that may seriously impact the patient and their families. Because of multiple reasons, paediatric cardiac surgery and anaesthesia is a perfect model for studying human errors and their impact on patient safety. Congenital cardiac disease is a common lesion causing much morbidity, pain, and loss of life. Over 44,000 surgical procedures are performed yearly to repair congenital cardiac problems in the United States alone. The reduction or elimination of iatrogenic adverse outcomes, given the current mortality rates of 4.2%–4.5%, might lead to as many as 500 children achieving better outcomes or shorter hospitalizations. Efforts to quantify the frequency of complications related to anaesthesia in patients undergoing congenital cardiac surgery have been difficult to date because of the low occurrence of this surgery compared to other surgeries on children and the relatively rare incidence of complications related to anaesthesia in this population. Anaesthesiologists play a crucial role in the reduction, recognition, and timely treatment of medical errors that impact this morbidity. Paediatric cardiac surgery encompasses many complex procedures that are highly dependent upon a sophisticated organizational structure, effective communication, coordinated efforts of multiple individuals working as a team, and high levels of cognitive and technical performance. Human factor error analysis in this patient population has shown how frequently both minor and major errors occur. The goal of this paper is to outline the frequency and sources of these errors and to suggest treatment strategies which may minimize their occurrence.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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