Glycemic Stress Index: Does It Correlate with the Intensive Care Length of Stay?
Notice bibliographique
Résumé
Postoperative hyperglycemia is an independent risk factor for postoperative complications. In adults, perioperative hyperglycemia is influenced by prolonged fasting, but data in children are lacking. The Glycemic Stress Index (GSI) has been shown to predict prolonged Pediatric Intensive Care Unit (PICU) stays in neurosurgical patients. This study aimed to confirm the correlation between GSI and duration of intubation, PICU stay, and postoperative complications in infants undergoing elective open heart surgery. The correlation between preoperative fasting and GSI was also investigated. METHODS: A retrospective chart review of 85 infants ≤ 6 months undergoing elective open heart surgery was performed. GSI values ≥ 3.9 and 4.5 were tested to determine whether they carried a higher incidence of postoperative complications (metabolic uncoupling, kidney injury, ECMO, and death). The correlation between GSI and the length of intubation, PICU stay, and duration of fasting were also investigated. Perioperative factors such as age, weight, blood gas analysis, use of inotropes, and risk adjustment for congenital heart surgery were also analyzed as possible predictors. RESULTS: GSI correlated with the duration of intubation and PICU stay. A GSI ≥ 4.5, but not 3.9, was associated with a higher incidence of metabolic uncoupling. GSI was not influenced by preoperative fasting. None of the preoperative patient factors analyzed was associated with prolonged intubation, PICU stay, or PICU complications. An abnormal creatinine before surgery increased the risk of developing acute kidney injury postoperatively. CONCLUSIONS: GSI may be valuable to predict prolonged intubation, PICU stay, and metabolic derangement in infants undergoing cardiac surgery. Fasting does not appear to affect GSI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».