Comparison of non-invasive ventilation use and outcomes in children with Down syndrome and other children using this technology
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Children with Down syndrome (DS) make up a substantial portion of long-term non-invasive ventilation (LT-NIV) users though it is unclear if their unique features alter LT-NIV efficacy or use. The aim of this study is to compare the use and outcomes of LT-NIV for children with DS and a matched comparison (MCG). Methods This is a sub-study of a 10-year retrospective review of children initiated on LT-NIV in Alberta, Canada (N = 622). Children with DS (n = 106) were matched in a 1:2 ratio with other children using LT-NIV based on age and therapy start date. Data was collected from medical and sleep laboratory records. Results Upper airway disease was the most common indication for LT-NIV in both groups, though was higher in children with DS (DS: 90% vs. MCG: 50%, OR 8.64 [95% CI 4.38–17.04]). Sleep and respiratory parameters, at the baseline diagnostic sleep study and the change from baseline to treatment study, did not differ between groups. Nasal masks were the predominant mask type in both children with DS (55%) and the MCG (66%) with more children with DS, compared to the MCG, using full face masks (DS: 45 vs. MCG: 33%, p < 0.05). Continuous positive airway pressure was used more often in children with DS (93.3% vs. 69.2%, p < 0.001) while bilevel-positive airway pressure was more common in the MCG (DS: 6.7% vs. MCG 30.8%, p < 0.001). Children with DS were followed longer than children in the MCG (DS: 2.4 [IQR 2.8] vs. MCG: 1.8 [IQR 2.7] years, p < 0.05). Adherence was lower in children with DS at both 6–12 month follow-up and most recent visit with a similar decrease in adherence in both groups over the follow-up period (0.0 [IQR 1.4] vs. −0.3 [IQR 2.0]. Despite this, 66% and 49% of children with DS used LT-NIV for more than 4 h/night at the 6–12 month and most current visit, respectively. Discontinuation of LT-NIV and mortality did not differ between groups. Conclusion LT-NIV is a common and efficacious treatment in children with DS used predominantly for upper airway obstruction. While adherence is lower, the majority of children with DS are successful at using LT-NIV.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».