PEDS3: Risk Factors for Thromboembolic Events in Pediatric Patients with Ventricular Assist Devices
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric patients on ventricular assist device (VAD) support are at risk of thromboembolic (TE) complications which include pump thrombosis, ischemic stroke, and transient ischemic attack. Methods: We conducted a retrospective chart review of pediatric patients implanted with Paracorporeal Pulsatile (PP) or Paracorporeal Continuous (PC) VADs between 2005-2022, at the Stollery Children’s Hospital (Edmonton, AB). Patients that transitioned from PC to PP were classified in a combination group. Patient and device related factors, including initial anti-coagulation strategies were collected. Kaplan Meier (KM) survival analysis was performed to determine freedom from TE event based on initial anti-coagulation strategy and VAD type. Univariate and multivariate Cox proportional hazard analysis was conducted to look for factors associated with TE events. Results: Of the 95 patients included, median age was 0.92 years (IQR 0.27, 5.37), median weight at implant was 8.4 kg (IQR 4.4, 18.0). Almost two-thirds (63%) had non congenital disease, with 47% supported on PC devices, 25% on PP devices, and 28% with a combination of devices. Initial anti-coagulation was with either Heparin (61.5%) or Bivalirudin (38.5%). Unadjusted freedom from a TE event was significantly higher in those who received Bivalirudin as their initial anti-coagulation strategy (p=0.022, Figure 1). KM analysis based on device type found that PC VADs predicted shorter freedom from TE events (p=0.012). In multivariate analysis, initial anticoagulation strategy (HR 0.359, 95% CI 0.165–0.785, p=0.01) for Bivalirudin was protective against events, while device type (HR 10.9, 95% CI 2.68–44.2, p<0.001), specifically PC devices, was found to be a predictor of TE events. Conclusions: This study suggests that device type, particularly PC, and heparin as an initial anti-coagulation strategy are risk factors TE events. Further work is needed to understand the interaction between device type and initial anti-coagulation strategy.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».