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Enregistrement W4387220322 · doi:10.3171/2023.8.peds23354

Risk factors associated with in-hospital adverse events: a multicenter observational cohort study of 1853 pediatric patients with traumatic spinal cord injury

2023· article· en· W4387220322 sur OpenAlexaff
Armaan K. Malhotra, Christopher S. Lozano, Husain Shakil, Christopher W. Smith, George M. Ibrahim, David E. Lebel, Abhaya V. Kulkarni, Jefferson R. Wilson, Christopher D. Witiw, Avery B. Nathens

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationInstitute for Work & HealthSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryEmergency medicineCohortCohort studyInjury Severity ScoreAdverse effectConfoundingLogistic regressionPoison controlInternal medicineInjury preventionSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In this study, the authors aimed to quantify the frequency of in-hospital major adverse events (AEs) in a multicenter cohort of pediatric patients with spinal cord injury (SCI) managed at North American trauma centers. They also sought to identify patient and injury factors associated with the occurrence of major and immobility-related AEs. METHODS: Data derived from the American College of Surgeons (ACS) Trauma Quality Improvement Program (TQIP) were used to identify a cohort of pediatric patients (age < 19 years) with traumatic SCI. The authors identified individuals with major and immobility-related AEs following injury. They used mixed-effects multivariable logistic regression to identify clinical variables associated with AEs after injury. This analytical approach allowed them to account for similarities in care delivery between patients managed in the same trauma settings during the study period while also adjusting for patient-level confounders. The adjusted impact of AEs on in-hospital mortality and length of stay (LOS) were also assessed through further multivariable regression analysis. Additional subgroup analyses were performed to reduce bias associated with competing risks and explore the age-specific risk factor associations with AEs. RESULTS: A total of 1853 pediatric patients who sustained either cervical or thoracic SCI were managed at ACS TQIP trauma centers between 2017 and 2020. The most frequently encountered AE types were pressure ulcer, unplanned intubation, cardiac arrest requiring cardiopulmonary resuscitation, and ventilator-associated pneumonia. The crude rate of major in-hospital and immobility-related AEs significantly differed between subgroups, with higher proportions of AEs in complete injuries compared with incomplete injuries. The adjusted risk for major AE following injury was significantly elevated for cervical complete SCI, patients with severe concomitant abdominal injuries, and for those presenting with depressed Glasgow Coma Scale scores less than 13. These same risk factors were associated with major AEs in children older than 8 years but were not significant for younger children (age ≤ 8 years). Complication occurrence was not associated with difference in risk-adjusted mortality (OR 0.72, 95% CI 0.45-1.14), but did increase LOS by 2.2 days (95% CI 1.4-2.7 days). CONCLUSIONS: The authors outlined the prevalence of in-hospital AEs in a large multicenter cohort of North American pediatric SCI patients. Important risk factors predisposing this population to AEs include cervical complete injuries, simultaneous abdominal trauma, and Glasgow Coma Scale scores < 13 at presentation. Postinjury complications impacted health resource utilization by increased LOS but did not affect postinjury mortality. These findings have important implications for pediatric SCI providers and future care quality benchmarking.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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