Trauma in critically ill children : transfusion and osmotherapy practices
Bibliographic record
Abstract
Les accidents sont la cause la plus fréquente de décès chez l’enfant, la plupart du temps à cause d’un traumatisme cranio-cérébrale (TCC) sévère ou d’un choc hémorragique. Malgré cela, la prise en charge de ces patients est souvent basée sur la littérature adulte. Le mannitol et le salin hypertonique (3%) sont des traitements standards dans la gestion de l’hypertension intracrânienne, mais il existe très peu d’évidence sur leur utilité en pédiatrie. Nous avons entrepris une revue rétrospective des traumatismes crâniens sévères admis dans les sept dernières années, pour décrire l’utilisation de ces agents hyperosmolaires et leurs effets sur la pression intracrânienne. Nous avons établi que le salin hypertonique est plus fréquemment utilisé que le mannitol, qu’il ne semble pas y avoir de facteurs associés à l’utilisation de l’un ou l’autre, et que l’effet sur la pression intracrânienne est difficile à évaluer en raison de multiples co-interventions. Il faudra mettre en place un protocole de gestion du patient avec TCC sévère avant d’entreprendre des études prospectives. La transfusion sanguine est employée de façon courante dans la prise en charge du patient traumatisé. De nombreuses études soulignent les effets néfastes des transfusions sanguines suggérant des seuils transfusionnels plus restrictifs. Malgré cela, il n’y a pas de données sur les transfusions chez l’enfant atteint de traumatismes graves. Nous avons donc entrepris une analyse post-hoc d’une grosse étude prospective multicentrique sur les pratiques transfusionnelles des enfants traumatisés. Nous avons conclu que les enfants traumatisés sont transfusés de manière importante avant et après l’admission aux soins intensifs. Un jeune âge, un PELOD élevé et le recours à la ventilation mécanique sont des facteurs associés à recevoir une transfusion sanguine aux soins intensifs. Le facteur le plus prédicteur, demeure le fait de recevoir une transfusion avant l’admission aux soins, élément qui suggère probablement un saignement continu. Il demeure qu’une étude prospective spécifique des patients traumatisés doit être effectuée pour évaluer si une prise en charge basée sur un seuil transfusionnel restrictif serait sécuritaire dans cette population.
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 | 0.001 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".