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Enregistrement W4406142797 · doi:10.4274/thoracrespract.2024.24042

Long-term Home Mechanical Ventilation of Children in İstanbul

2025· article· en· W4406142797 sur OpenAlexaff
Mürüvvet Yanaz, Füsun Ünal, Evrim Hepkaya, Hakan Yazan, Sinem Can Oksay, Ebru Köstereli, Cansu Yılmaz Yeğit, Azer Kılıç Başkan, Zeynep Reyhan Onay, Aynur Gulieva, Aslınur Soyyiğit, Mine Kalyoncu, Hanife Büşra Küçük, Yetkin Ayhan, Pınar Ergenekon, Emine Atağ, Selçuk Uzuner, Nilay Baş İkizoğlu, Ayşe Ayzıt Kılınç, Pınar Ay, Ela Erdem Eralp, Sedat Öktem, Erkan Çakır, Saniye Girit, Zeynep Seda Uyan, Haluk Çokuğraş, Refika Ersu, Bülent Karadağ, Fazi̇let Karakoç

Notice bibliographique

RevueThoracic research and practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Ventilation (architecture)Architectural engineeringMechanical ventilationEnvironmental scienceMedicineEngineeringGeographyMeteorologyPhysicsAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE:The aims of this multi-center study were to describe the characteristics of children receiving long-term home mechanical ventilation (HMV) in İstanbul and to compare the patients receiving non-invasive and invasive ventilation. MATERIAL AND METHODS:This cross-sectional multicenter study included all children receiving long-term HMV followed by admission to six tertiary hospitals.The data were collected between May 2020 and May 2021.Demographic data and data regarding HMV were collected from the patient charts. RESULTS:The study included 416 participants.The most common diagnoses were neuromuscular (35.1%) and neurological diseases (25.7%).Among the patients, 49.5% (n = 206) received non-invasive ventilation (NIV), whereas 50.5% (n = 210) received invasive ventilation.The median age at initiation was significantly younger in the invasive ventilation group than in the NIV group (10 vs. 41 months, P < 0.001).Most subjects in the NIV group (81.1%) received ventilation support only during sleep, whereas most subjects in the invasive ventilation group (55.7%) received continuous ventilator support (P < 0.001).In addition to ventilation support, 41.9% of the subjects in the invasive ventilation group and 28.6% in the NIV group received oxygen supplementation (P = 0.002).Within the last year, 59.1% (n = 246) of the subjects were hospitalized.The risk factors for hospitalization were invasive ventilation, continuous ventilatory support, oxygen supplementation, tube feeding, and swallowing dysfunction (P = 0.002, 0.009, <0.001, <0.001 and <0.001 respectively).CONCLUSION: Despite the increasing use of NIV in most studies, half of the study population received invasive ventilation.Patients receiving invasive ventilation were more likely to require continuous ventilator support and oxygen supplementation and were at increased risk of hospitalization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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