Predictors of Umbilical Venous Catheter Misalignment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The insertion of an umbilical venous catheter (UVC) is a routine procedure. The success rate of this procedure is about 40−50%, with potential complications arising from misaligned UVC placement. Objectives: To explore potential factors that may aid in the prediction of UVC misalignment. We hypothesized that UVC misalignment is proportionally related with increased chronological age. Methods: Retrospective chart review for newborns who had an UVC procedure followed by an x-ray. All analyses were conducted using standard comparative statistical methods and logistic regression modelling with SPSS v.24 (IBM Corp., Armonk, NY, USA), and p-values < 0.05 were considered statistically significant. Results: The final sample size was 480 patients. There were significant differences between the two groups in terms of gestational age {OR 1.06, 95% CI (1.02−1.10)}, small for gestation (SGA) status {OR 1.07, 95% CI (0.98−1.15)}, and 5-min APGAR scores {OR 0.48, 95% CI (0.23−1.00)}. There were no other significant group differences. Logistic regression modeling identified that chronologic age positively predicted, and SGA negatively predicted, UVC misalignment. Conclusion: A misaligned UVC is more likely to occur in late preterm and term babies, whereas a baby being SGA increases the likelihood of a well-aligned UVC.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».