Abstract 8160: Risk Factors For Hospital Mortality And Morbidity Following The Norwood Procedure: Results From The Multicenter Single Ventricle Reconstruction Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND We sought to identify risk factors for mortality and morbidity during the Norwood hospitalization in a large prospective cohort of newborns with hypoplastic left heart syndrome and variants enrolled in the Single Ventricle Reconstruction trial. METHODS Potential predictors for outcome included patient and procedure related variables and center/surgeon volumes. Outcome variables occurring during the Norwood procedure and prior to hospital discharge or stage 2 surgery included: mortality, end-organ complications, length of ventilation and hospital length of stay (LOS). Variables with univariate p ≤ .2 were used as candidate predictors for multivariable regression modeling (p < .05, significant). A reliability estimate of greater than 50% obtained by bootstrapping was required for terms to remain in the mortality model. RESULTS Analysis included 549 patients from 15 centers. Hospital mortality was 16% at a median of 16 (1 - 149) days after the Norwood procedure. Shunt type at the end of the Norwood procedure was not a significant risk factor for mortality during the Norwood hospitalization. Independent risk factors for mortality (n=88), renal failure (n=46), sepsis (n=93), length of ventilation among survivors (7 days, range 1 - 270) and hospital LOS among survivors (24 days, range 6 - 270) are shown in the Table. CONCLUSION Innate patient factors, pre-operative condition and lower center volume impact post-operative mortality and morbidity during the Norwood hospitalization.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».