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Enregistrement W4404040910 · doi:10.1097/01.pcc.0001085080.62583.8f

PP157 Topic: AS15–Lung: Respiratory Support/Acute Respiratory Failure/Other: NON-INVASIVE VENTILATION IN PICU: A PRELIMINARY STUDY OF FACTORS ASSOCIATED WITH AIR LEAKS

2024· article· en· W4404040910 sur OpenAlexaff
N. El-Hawli, Michaël Sauthier, F. Beauchamp

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespiratory systemRespiratory failureIntensive care medicineAcute respiratory failureVentilation (architecture)Emergency medicineRespiratory monitoringMechanical ventilationAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims & Objectives: Air leaks are omnipresent during non-invasive ventilation (NIV), a commonly used treatment in pediatric intensive care units (PICU). In adult population, an important amount of leaks is linked to NIV failure, but studies of the effect of these leaks in pediatric population remain sparse. Our aim was to describe elements associated with greater air leaks in PICU setting. Methods: Patients < 18 y.o admitted to CHU Sainte-Justine PICU between 2018-09-01 and 2023-09-01 and treated with NIV were included. SQL and R languages helped extract and analyze the continuous high-resolution data from the first 6 hours of each NIV episode. Associations between air leaks and different variables were explored through multivariate analysis using linear regressions, random forests and XGBoost. Importance of each variable was presented using SHapley Additive exPlanations (SHAP). Results: 1473 admissions were included, of which 41% female patients. The facial mask, the most popular interface, was used in 89% of episodes. The cohort’s median air leak was 74% (IQR 64%-83%). 685 admissions (47%) corresponded to patients aged ≤ 6 months, 331 (22%) were > 6 months & ≤ 2 y.o, and 457 (31%) were > 2 y.o. The median air leak for these groups was 80% (IQR 72%-86%), 72% (IQR 60%-82%) and 66% (IQR 50%-77%), respectively.Conclusions: A younger age may be associated with a larger median air leak during NIV according to our preliminary results. Additional associations, such as measured ventilation pressures and interface, as well as the impact of ventilatory leak on hypoxemia will be identified through further analysis. Keywords: non-invasive ventilation, air leaks, Children, interfaces, big data

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)0,004
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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