Mortality of Pediatric Surgical Lung Biopsies in Ontario, Canada, 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Surgical lung biopsies are often required for the definitive diagnosis of nonmalignant pediatric diffuse lung diseases; however, the literature on mortality after surgical lung biopsy in pediatric patients is sparse. Objectives To determine the 30-day postoperative mortality rate after surgical lung biopsies for nonmalignant lung disease in pediatric patients in Ontario, Canada, and to identify risk factors associated with mortality. Methods We performed an observational cohort study using population-based health administrative data available from ICES in Ontario, Canada, from 2000 to 2019. Cases were identified using the Canadian Classification of Health Interventions. Inclusion criteria were first surgical lung biopsies between 2000 and 2019 and age <18 years. Individuals with lung cancer, lung transplant, or missing data were excluded. A multivariable logistic regression model with generalized estimating equation was used to estimate the 30-day odds of mortality after surgical lung biopsy and to identify patient characteristics associated with increased mortality while accounting for clustering by hospital. Results We identified 1,474 pediatric patients who underwent surgical lung biopsy in Ontario between 2000 and 2019. The overall mortality rates decreased over the study duration from 6.6% (2000–2004) to 3.0% (2015–2019). The study cohort for multivariate analyses consisted of 1,342 patients who had complete data. The pediatric mortality 30 days after surgical lung biopsy was 5.1% but was <1% in elective cases. Risk factors for increased mortality included open surgical lung biopsy (vs. video-assisted) (odds ratio [OR], 13.13; 95% confidence interval [CI], 3.76, 45.87; P < 0.001), nonelective procedure (OR, 11.74; 95% CI, 3.51, 39.27; P < 0.001), younger age (<3 mo) (OR, 6.04; 95% CI, 2.40, 15.22; P < 0.001), and higher comorbidity score (OR, 1.15; 95% CI, 1.05, 1.26; P = 0.003). Conclusions Pediatric mortality postsurgical lung biopsy is not insignificant, particularly in nonelective procedures. Other important risk factors to consider when pursuing pathologic diagnosis include surgical approach, younger age, and higher comorbidity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».