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Enregistrement W4412751739 · doi:10.1097/pcc.0000000000003793

Clinical and Risk Analytics Associations With Extubation Failure in Children Following Congenital Cardiac Surgery: A Multicenter Retrospective Cohort Study, 2017–2020

2025· article· en· W4412751739 sur OpenAlexaff
Daniel L. Hames, Qalab Abbas, Ahmed Asfari, Santiago Borasino, J. Wesley Diddle, Yuanyuan Fu, Avihu Z. Gazit, Stuart R. Lipsitz, Amanda Marshall, Katherine Reise, Luciana Rodriguez-Guerineau, Joshua S. Wolovits, Joshua W. Salvin

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioRetrospective cohort studyCardiac surgeryCohortCohort studyMechanical ventilationInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The use of risk analytics indices alongside clinical factors has potential to assist clinicians in identifying children at high risk for extubation failure (EF). We investigated the association of two physiologic risk analytics indices with EF in children receiving mechanical ventilation (MV) after cardiac surgery: the probability of inadequate oxygen delivery (ID o2 ) and inadequate ventilation of carbon dioxide index (IV co2 ). A secondary aim was to evaluate clinical factors associated with EF. DESIGN: Multicenter retrospective cohort study. SETTING: Eight international pediatric cardiac ICUs. PATIENTS: Children between 1 month and 12 years old receiving MV for greater than 48 hours following cardiac surgery between January 1, 2017, and December 31, 2020. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Nine hundred twenty-two children were analyzed with 79 (8.6%) having EF (defined as reintubation within 48 hr). In multivariable analysis of clinical variables, preoperative MV (adjusted odds ratio [aOR], 1.78; 95% CI, 1.08-2.96; p = 0.03), receiving inhaled nitric oxide (iNO) at extubation (aOR, 2.22; 95% CI, 1.13-4.35; p = 0.02), and duration of postoperative MV (aOR, 1.03; 95% CI, 1.00-1.06; p = 0.03) were independently associated with EF. Seven hundred ninety-two patients (86%) had pre-extubation ID o2 data, 602 (65%) had pre-extubation IV co2 data, and 600 (65%) had both pre-extubation ID o2 and IV co2 data available. In multivariable analysis including these risk analytics algorithms, patients with either ID o2 greater than or equal to 5 or IV co2 greater than or equal to 50 before extubation had higher odds of EF (aOR, 2.06; 95% CI, 1.08-3.94; p = 0.03). CONCLUSIONS: The addition of risk analytics algorithms evaluating the probability of inadequate systemic oxygen delivery or inadequate ventilation to clinical factors (duration of ventilation or iNO delivery at extubation) is useful in assessing the risk for EF in children recovering from cardiac surgery.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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