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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».