Facteurs de risque de ventilation mécanique prolongée aux soins intensifs pédiatriques : étude épidémiologique descriptive
Bibliographic record
Abstract
Rationnelle. La ventilation mécanique invasive (VI) s’accompagne lorsqu’elle se prolonge, d’une augmentation de la morbimortalité. Jusqu’à 64% des enfants hospitalisés aux soins intensifs sont ventilés et peu de données épidémiologiques existent afin d’estimer précocement la durée du support ventilatoire. Objectifs. Déterminer l’incidence et les facteurs de risque précoces de ventilation mécanique invasive prolongée aux soins intensifs pédiatriques. Méthode. Nous avons conduit une étude descriptive rétroélective sur un an. Tous les épisodes de VI aux soins intensifs du Centre hospitalier universitaire Sainte Justine de Montréal ont été inclus. Les facteurs de risque de VI prolongée (≥ 96 heures) ont été déterminés par régression logistique. Résultats. Parmi les 360 épisodes de VI, 36% ont duré ≥ 96 heures. Les facteurs de risques de ventilation prolongée en analyse multivariée sont : âge <12 mois, score de PRISM ≥ 15 à l’admission, pression moyenne dans les voies aériennes ≥13 cm H2O au jour 1 de ventilation, utilisation de la sédation intraveineuse continue au jour 1 de ventilation et ventilation non invasive avant intubation. Conclusion. La VI prolongée survient chez environ un tiers des patients ventilés. Les patients de moins de 12 mois semblent être plus à risque que les enfants plus âgés et devraient bénéficier de stratégies différentes pour diminuer leur durée de ventilation mécanique. La sévérité de la maladie, l’agressivité du support ventilatoire, l’utilisation d’une sédation continue au premier jour de ventilation sont également des facteurs à considérer dans les études visant à diminuer la durée de support ventilatoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".