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Enregistrement W4380795246 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.13298

Abstract 13298: Racial and Ethnic Variation in ECMO Use, Failure to Rescue, & Mortality in Pediatric Cardiac ICU Patients: A Multicenter Cohort Study From the Pediatric Cardiac Critical Care Consortium Registry

2022· article· en· W4380795246 sur OpenAlexaff
Marissa A. Brunetti, Heather Griffis, Michael L. O’Byrne, Andrew C. Glatz, Jing Huang, Titus Chan, Kurt R. Schumacher, David K. Bailly, Yuliya Domnina, Javier J. Lasa, Michael-Alice Moga, Hayden Zaccagni, Janet M. Simsic, J. William Gaynor

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePacific islandersOdds ratioEthnic groupCohortConfoundingRetrospective cohort studyLogistic regressionCohort studyOddsSocioeconomic statusEmergency medicineDemographyInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Previous studies have reported racial disparities in ECMO use. Using a clinical registry, we sought to determine if there was racial & ethnic variation in ECMO use &, if so, whether outcomes were mediated by differences in ECMO use. Methods: Multicenter, retrospective cohort study of the Pediatric Cardiac Critical Care Consortium (PC 4 ) clinical registry. Racial/ethnic categories included White, Black, Hispanic, Asian, & other race (Native American, Pacific Islander, & mixed race). Analyses were stratified by hospitalization type (medical vs. surgical). Multivariable logistic regression models adjusted for measurable confounders & evaluated the association between race/ethnicity with ECMO use, failure to rescue (FTR), & mortality. Analyses of outcomes were adjusted for ECMO use. Secondary analyses explored interactions between race/ethnicity, insurance, & socioeconomic status with ECMO use & outcomes. Results: From 8/1/14-1/31/19, 50,552 hospitalizations from 34 hospitals were studied. Across all hospitalizations, 2.9% (n=1467) included ECMO. In both surgical & medical hospitalizations, Black race & Hispanic ethnicity were associated with severity of illness proxies. In medical hospitalizations, race & ethnicity were not associated with the likelihood of ECMO use. In medical hospitalizations, other race had higher adjusted odds of FTR (aOR 1.69 95% CI 1.06-2.70 p=0.03) & higher adjusted odds of mortality (aOR 1.61 95% CI 1.22-2.12 p=0.001). For surgical hospitalizations, Black (aOR 1.24 95% CI 1.02-1.50 p=0.03) & other race (aOR 1.50 95% CI 1.17-1.93 p=0.001) were associated with higher adjusted odds of ECMO use compared to Whites. No significant differences were found in FTR for surgical hospitalizations but hospitalizations of Hispanics had higher adjusted odds of mortality (aOR 1.31 95% CI 1.03-1.68 p=0.03). No significant interactions were demonstrated between race/ethnicity & indicators of SES with ECMO use or outcomes. Conclusions: Black & other race were associated with increased likelihood of ECMO during surgical hospitalizations. There were racial/ethnic disparities in outcomes not explained by differences in ECMO use. Efforts to mitigate these important disparities should include other aspects of care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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