Peri-operative red blood cell transfusion in neonates and infants: NEonate and Children audiT of Anaesthesia pRactice IN Europe: A prospective European multicentre observational study

BACKGROUND: Little is known about current clinical practice concerning peri-operative red blood cell transfusion in neonates and small infants. Guidelines suggest transfusions based on haemoglobin thresholds ranging from 8.5 to 12 g dl-1, distinguishing between children from birth to day 7 (week 1), from day 8 to day 14 (week 2) or from day 15 (≥week 3) onwards. OBJECTIVE: To observe peri-operative red blood cell transfusion practice according to guidelines in relation to patient outcome. DESIGN: A multicentre observational study. SETTING: The NEonate-Children sTudy of Anaesthesia pRactice IN Europe (NECTARINE) trial recruited patients up to 60 weeks' postmenstrual age undergoing anaesthesia for surgical or diagnostic procedures from 165 centres in 31 European countries between March 2016 and January 2017. PATIENTS: The data included 5609 patients undergoing 6542 procedures. Inclusion criteria was a peri-operative red blood cell transfusion. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary endpoint was the haemoglobin level triggering a transfusion for neonates in week 1, week 2 and week 3. Secondary endpoints were transfusion volumes, 'delta haemoglobin' (preprocedure - transfusion-triggering) and 30-day and 90-day morbidity and mortality. RESULTS: Peri-operative red blood cell transfusions were recorded during 447 procedures (6.9%). The median haemoglobin levels triggering a transfusion were 9.6 [IQR 8.7 to 10.9] g dl-1 for neonates in week 1, 9.6 [7.7 to 10.4] g dl-1 in week 2 and 8.0 [7.3 to 9.0] g dl-1 in week 3. The median transfusion volume was 17.1 [11.1 to 26.4] ml kg-1 with a median delta haemoglobin of 1.8 [0.0 to 3.6] g dl-1. Thirty-day morbidity was 47.8% with an overall mortality of 11.3%. CONCLUSIONS: Results indicate lower transfusion-triggering haemoglobin thresholds in clinical practice than suggested by current guidelines. The high morbidity and mortality of this NECTARINE sub-cohort calls for investigative action and evidence-based guidelines addressing peri-operative red blood cell transfusions strategies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, identifier: NCT02350348

Conception d'un environnement de développement pour la résolution de problèmes : apport de l'intelligence artificielle distribuée et application à la vision

L'objectif de cette thèse a été de concevoir un environnement de développement pour la resolution de problèmes, s'inspirant des langages a objets et de l'intelligence artificielle distribuée. Un environnement de programmation multi-agents a été conçu dans ce cadre. Cet environnement (maps) est fonde sur la distinction de deux classes d'agents, dédiées a la modélisation et a l'exploitation des connaissances figuratives (agent ks ou knowledge server) et des connaissances opératoires (agent kp ou knowledge processor). Ces classes peuvent alors etre spécialisées a l'aide d'un langage de programmation dedie. Une première version de cet environnement nous a permis de valider ces concepts de base, par la conception d'applications, en vision par ordinateur (système kiss), en diagnostic biomédical (système kids), en compréhension de la parole et en acquisition des connaissances. Le système kiss, décrit dans cette thèse, a été conçu pour manipuler les connaissances introduites par les phases d'analyse de bas niveau, de niveau intermédiaire et de haut niveau, dans une approche de type coopération région/contour. Dans notre approche multi-agents, ces connaissances sont distribuées au sein d'agents ks et kp, formant un réseau. Plusieurs améliorations ont été envisagées pour pallier un certain nombre de faiblesses de cet environnement et le rapprocher des plates-formes de conception en intelligence artificielle distribuée. Des améliorations fonctionnelles concernent l'introduction d'un mode d'exécution parallèle. Ces améliorations ont conduit a la définition d'un nouvel environnement. Des améliorations structurelles, encore a l'étude, concernent la définition d'agents hétérogènes et une structuration en couche des agent

Conception d'un environnement de développement pour la résolution de problèmes : apport de l'intelligence artificielle distribuée et application à la vision

L'objectif de cette thèse a été de concevoir un environnement de développement pour la resolution de problèmes, s'inspirant des langages a objets et de l'intelligence artificielle distribuée. Un environnement de programmation multi-agents a été conçu dans ce cadre. Cet environnement (maps) est fonde sur la distinction de deux classes d'agents, dédiées a la modélisation et a l'exploitation des connaissances figuratives (agent ks ou knowledge server) et des connaissances opératoires (agent kp ou knowledge processor). Ces classes peuvent alors etre spécialisées a l'aide d'un langage de programmation dedie. Une première version de cet environnement nous a permis de valider ces concepts de base, par la conception d'applications, en vision par ordinateur (système kiss), en diagnostic biomédical (système kids), en compréhension de la parole et en acquisition des connaissances. Le système kiss, décrit dans cette thèse, a été conçu pour manipuler les connaissances introduites par les phases d'analyse de bas niveau, de niveau intermédiaire et de haut niveau, dans une approche de type coopération région/contour. Dans notre approche multi-agents, ces connaissances sont distribuées au sein d'agents ks et kp, formant un réseau. Plusieurs améliorations ont été envisagées pour pallier un certain nombre de faiblesses de cet environnement et le rapprocher des plates-formes de conception en intelligence artificielle distribuée. Des améliorations fonctionnelles concernent l'introduction d'un mode d'exécution parallèle. Ces améliorations ont conduit a la définition d'un nouvel environnement. Des améliorations structurelles, encore a l'étude, concernent la définition d'agents hétérogènes et une structuration en couche des agent

A programming environment for distributed expert system design

This paper presents a programming environment named MAPS (Multi-Agent Problem Solver). We firstly present the concept of knowledge-based system architecture and point out the need for balanced problem modelling. We propose thus a distributed approach, based upon the notion of agent and message sending, and design a generic architecture from two basic primitives, Knowledge Server and Knowledge Processor. System implementation is assisted by a programming environment including a flexible interface which allows user to interact at different levels and to perform progressive development, due to the modularity of this approach. We finally illustrate the approach with a computer vision application named KISS (Knowledge-Based Image Segmentation System). Indeed, image interpretation and segmentation steps exploit descriptive, operative and heuristic knowledge at different abstraction stages and a multi-agent architecture appears as well-adapted to this problem. KEYWORDS Distributed Architectu..

A Programming Environment for Distributed Applications Design in Artificial Intelligence

Introduction Complex applications in Artificial Intelligence need a multiple representation of knowledge and tasks, in term of abstraction levels and points of view. The integration of numerous resources (knowledge -based systems, real-time systems, data bases ...), often geographically distributed on different machines connected into a network, is moreover a necessity to develop real scale systems. Distributed Artificial Intelligence (DAI) approach is thus becoming important to solve problems in complex situations [][][]. There are several currents in the DAI research and we are rather involved in the design of DAI programming platforms for large and complex real-world problem solving systems. Blackboard systems constitute the earlier architecture, it is based on a shared memory allowing the communication among a collection of specialists and an external and unique control structure. Blackboard architectures have been extended in many ways, especially to include a control str

Technical Biography

: A language for multi-agent system design (MAPS) is presented and discussed in this paper. Any agent in MAPS is conceived as an expert system on its own. It is given the ability to communicate through synchronous and asynchronous message sending. Dedicated behaviours are provided, which specify the way to process incoming messages. Inter-agent cooperation is controlled via production rules. Two pre-defined agent classes are provided, which are given specific problem solving roles : Knowledge Server (KS) agents are meant to maintain and transmit knowledge about problem solving states, while Knowledge Processor (KP) agents are meant to process these elements in order to progress towards a solution. The duality between agent and resource modelling levels, on one hand, between KS and KP modelling styles, on the other hand, is shown to allow the specification of various control strategies. The environment is currently running on HP, SUN and DEC workstations. Please, send correspondence to ..