Update in Mechanical Ventilation, Sedation, and Outcomes 2014
Notice bibliographique
Résumé
Novel approaches to the management of acute respiratory distress syndrome include strategies to enhance alveolar liquid clearance, promote epithelial cell growth and recovery after acute lung injury, and individualize ventilator care on the basis of physiological responses. The use of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) is growing rapidly, and centers providing ECMO must strive to meet stringent quality standards such as those set out by the ECMONet working group. Prognostic tools such as the RESP score can assist clinicians in predicting outcomes for patients with severe acute respiratory failure but do not predict whether ECMO will enhance survival. Evidence continues to grow that novel modes of mechanical ventilation such as neurally adjusted ventilatory assist are feasible and improve patient physiology and patient-ventilator interaction; data on clinical outcomes are limited but supportive. Critical illness causes long-term psychological and function sequelae: the risk of a new psychiatric diagnosis and severe physical impairment is significantly increased in the months after discharge from the intensive care unit. These long-term effects might be amenable to changes in sedation practice and increased early mobilization. Daily sedation discontinuation enhances the validity of routine delirium assessment. Many critically ill patients merit assessment by palliative care clinicians; the demand for palliative care services among critically ill patients is expected to grow. Future trials to test therapies for critical illness must ensure that study designs are adequately powered to detect benefit using realistic event rates. Integrating "big data" approaches into treatment decisions and trial designs offers a potential means of individualizing care to enhance outcomes for critically ill patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».