Clinical impact of analgesic-sedative agents and peri-operative clinical status on white matter brain injury in preterm infants following surgical NEC
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential influence of exposure to analgesic-sedative agents (ASA) before, during, and after surgical NEC and peri-operative clinical status on white matter injury (WMI) in preterm infants has not been fully defined, and a comprehensive evaluation may inform future research and clinical interventions. METHODS: A retrospective study comparing ASA exposure before/during /after surgical NEC and peri-operative clinical status in neonates with and without WMI. RESULTS: Infants with any WMI (grade 2-4, n = 36/67, 53.7%) had a higher number of surgical procedures receiving ASA (5 [IQR: 3, 8] vs. 3 [2, 4]; p = 0.002) and had a longer duration of hypotension during their first (48.0 hours [26.0, 48.0] vs. 15.5 [6, 48]; p = 0.009) and second surgery (20 hours [0, 48h] vs. 0 [0, 22]; p = 0.017), received more hydrocortisone (35% vs.13.3%,p = 0.04) than those without any WMI. There were no differences in fentanyl/morphine/midazolam exposure before/during/after the NEC onset in the two groups.Infants with severe WMI (19/67, 28.3%, grade 3/4) had a higher incidence of AKI (P = 0.004), surgical morbidity (p = 0.047), more surgical procedures (6.5 [3, 10] vs. 4 [2, 5]; p = 0.012), and received higher mean fentanyl doses(p = 0.03) from birth until NEC onset than those without severe WMI. The univariate associations between these factors and severe WMI remained insignificant after multivariable logistic regression. CONCLUSION: Infants with WMI had more surgical procedures receiving ASA and had a longer duration of hypotension during surgeries. A large multicenter prospective study is needed to understand the full impact of ASA.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».