Incidence and Mortality of Children Receiving Home Mechanical Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The incidence, as well as the predictors of mortality, for children receiving home mechanical ventilation (HMV) using population-based data in Canada is a current knowledge gap. Our objectives were to describe HMV incidence and mortality rates, and associations of demographic and clinical variables on mortality. METHODS: Using Ontario health and demographic administrative databases, we conducted a retrospective cohort study (April 1, 2003-March 31, 2017) of children aged 0 to 17 years receiving HMV via invasive mechanical ventilation and noninvasive ventilation. We identified children with complex chronic conditions. We used data from Census Canada to calculate incidence rates and Cox proportional hazards modeling to assess for predictors of mortality. RESULTS: We identified 906 children with a mean (SD) crude incidence rate of 2.4 (0.6) per 100 000 for pediatric HMV approvals that increased by 37% over the 14-year study period. Compared with children who were invasively ventilated, we found mortality was associated with noninvasive ventilation (adjusted hazard ratio [aHR], 1.9; 95% confidence interval [CI], 1.3-2.8). Mortality was highest in children from families in the lowest income quintile (aHR, 2.5; 95% CI, 1.5-4.0), those with neurologic impairment complex chronic conditions (aHR, 2.9; 95% CI, 1.4-6.4), those aged 11 to 17 years at HMV initiation (aHR, 1.5; 95% CI, 1.1-2.0), and those with higher health care costs in the 1 year before HMV initiation (aHR, 1.5; 95% CI, 1.3-1.7). CONCLUSIONS: The incidence of children receiving HMV increased substantially over the 14-year period. Demographic variables associated with increased mortality were identified, suggesting areas requiring greater attention for care providers.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».