Evolution of intrapleural bleeding in pediatric empyema management : a 10-year single-center study assessing associated risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric empyema requires hospitalization, broad-spectrum antibiotics, and thoracic drainage with intrapleural fibrinolytics (IPF). Intrapleural bleeding is the main cause of early IPF cessation. While adult studies identified bleeding risk factors, pediatric data are limited, and adult findings may not apply due to different comorbidities. This study describes intrapleural bleeding rates in pediatric empyema over 10 years and explores associated risk factors. METHODS: We retrospectively analyzed clinical, radiological, and microbiological data of patients <18 years admitted to CHU Sainte-Justine (2014–2024) for empyema, identified via ICD-10 codes and clinical lists. Intrapleural bleeding was documented from treating physicians’ notes. Trends and potential risk factors were assessed. RESULTS: Among 260 patients, 238 (91.5%) had chest drainage (median duration: 6 days). IPF was used in 195 (82%) cases, with a median of 3 doses. Bleeding occurred in 23 (9.6%) cases, but no transfusions were required. Bleeding rates increased over time (p<0.01), with no identified clinical, radiological, or biological risk factors. However, an association was found with rhinovirus/enterovirus co-infection (p<0.01). CONCLUSIONS: Intrapleural bleeding rates increased over 10 years, with no clear risk factors except for a possible association with rhinovirus/enterovirus. This descriptive study highlights the need for further research to confirm this finding and improve risk assessment.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».