Identification de facteurs reliés à une réadmission précoce en soins intensifs pédiatriques après une chirurgie cardiaque
Notice bibliographique
Résumé
The postoperative management of children who have undergone cardiac surgery is a critical period requiring close monitoring to ensure optimal recovery. Despite advances in surgical techniques and perioperative management, some children develop complications leading to unplanned early readmission to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU). Such readmissions are associated with increased morbidity, prolonged hospitalization, and greater use of healthcare resources. Understanding the factors contributing to these readmissions is essential for improving postoperative care and resource allocation, all with the goal of optimizing patient recovery. This thesis explores the issue of unplanned early readmissions to the PICU after cardiac surgery in children. It includes an article in which we examined the characteristics of unplanned early readmissions to the PICU among children who underwent cardiac surgery in a quaternary Canadian pediatric hospital. This study analyzed patient data within this population to identify factors potentially associated with these readmissions, providing insight into clinical, pre-, peri-, and postoperative variables that may increase this risk. In this study, postoperative single-ventricle physiology was identified as an independent risk factor for readmission to the PICU (OR 8.57 [1.89-46.50]). Additional factors, including a diagnosis of arrhythmia or the requirement for vasopressors prior to surgery, postoperative ventricular dysfunction, and the presence of a pleural effusion at the time of PICU discharge, demonstrated a trend toward association with an increased risk of readmission; however, these did not reach statistical significance after multivariate analysis. By highlighting these factors, this study serves as a foundation for future interventions aimed at reducing the frequency of unplanned readmissions and improving postoperative care for pediatric cardiac surgery patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».