Risk factors for mechanical complications of peripherally inserted central catheters in children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine risk factors for mechanical (noninfectious) complications in peripherally inserted central catheters (PICCs) in children. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Pediatric tertiary-care center in Nova Scotia, Canada. PATIENTS: Pediatric patients with a first PICC insertion. METHODS: All PICCs inserted between January 2001 until 2016 were included. Age-stratified (neonates vs non-neonates) Fine-Grey competing risk proportional hazard models were used to model the association between each putative risk factor and the time to mechanical complication or removal of the PICC for reasons not related to a mechanical complication. Models were adjusted for confounding variables identified through directed acyclic graphs. RESULTS: Of 3,205 patients with PICCs, 706 had mechanical complications (22% or 14 events/1000 device days). For both neonates and older children, disease group, lumen count, and prior leak were all associated with mechanical complications in the adjusted proportional hazards model. Access vein and prior infection were also associated with mechanical complications for neonates, and age group was associated with mechanical complications among non-neonates. CONCLUSIONS: We have identified several risk factors for mechanical complications in patients with PICCs that will help improve best practices for PICC insertion and care.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».