Prevalência de eventos adversos em neonatos com cardiopatias congênitas em pós-operatório de cirurgia cardiovascular: revisão sistemática e metanálise
Bibliographic record
Abstract
Introdução: As cardiopatias congênitas são malformações estruturais que ocorrem no coração durante o desenvolvimento embrionário. Anualmente nascem em todo o mundo, cerca de 1,35 milhões de neonatos com CC, a prevalência global é de 9,4 casos para cada 1.000 nascidos vivos. As CC graves requerem tratamento corretivo, a cirurgia cardíaca é realizada em cerca de 6 a 8 neonatos por 1.000 NV, aproximadamente 50% desses casos necessitarão de cirurgia no período neonatal. Os neonatos submetidos a procedimento cirúrgico são mais expostos a perigos e riscos, e por isso, podem apresentar nesse percurso eventos adversos. Tal fato deve-se principalmente a complexidade cirúrgica, a diversidade de procedimentos, a gravidade e o manejo no pós-operatório. Objetivo: analisar a prevalência de eventos adversos em neonatos com cardiopatias congênitas no pós-operatório de cirurgia cardiovascular e caracterizar os principais eventos adversos nesta população. Métodos: Revisão sistemática com metanálise realizada nas bases de dados da Cochrane Central register of controlled trials (Cochrane Library), Latin Americal and Caribbean Health Sciences (LILACS), Cumulative index to Nursing and allied Health Literature (CINAHL), Elsevier Science (EMBASE), Pubmed, Web of Science e Scopus. Foram elegíveis para esta revisão estudos observacionais que atendiam os critérios de inclusão: Neonatos com cardiopatias congênitas em pós-operatório de cirurgia cardiovascular. As etapas da revisão foram realizadas de forma independente por dois revisores e na vigência de um conflito um terceiro revisor seria acionado. Para avaliação do risco de viés e qualidade metodológica, foi utilizada a escala de New Castle Ottawa (NOS), a síntese dos resultados da metanálise foi realizada no programa STATA versão 18, e para avaliação da certeza da evidência utilizou-se o Grading of Recommendations Assessment, Development and Evoluation (GRADE). Resultados: Identificou-se 6.434 artigos nas bases de dados, após revisão das duplicadas foram excluídos 2.468, permanecendo 3966 artigos, que foram selecionadas para leitura de título e resumo de forma independe por dois revisores. Após este procedimento, 55 artigos foram elegíveis para leitura na íntegra e 16 foram incluídos na RS. A prevalência global de EAs foi de 16%, sendo IRAS (14%), Falha de extubação (12%) e Incidentes com acessos vasculares (14%).Conclusão: Os EAs são uma realidade na população estudada, mas é preciso uma exploração por meio de estudos que busquem e detecção, mitigação e redução desses EAs, sugere-se também análise de custo e impacto dos EAs nesta população.
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 | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.008 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".