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Enregistrement W1970548425 · doi:10.1097/mcc.0b013e3283220df2

Mechanical ventilation: epidemiological insights into current practices

2009· review· en· W1970548425 sur OpenAlexaff
Ewan C. Goligher, Niall D. Ferguson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensCARE CanadaUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanical ventilationPopulationIntensive care medicineRandomized controlled trialObservational studyEpidemiologyPneumoniaComorbidityVentilation (architecture)Incidence (geometry)Emergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To describe the trends in the results of epidemiological studies of mechanical ventilation. RECENT FINDINGS: Changes in population demographics have increased the incidence of mechanical ventilation. Higher age and comorbidity rates portend poorer outcomes of mechanical ventilation. The most common indication for initiation of mechanical ventilation is acute respiratory failure, including postoperative respiratory failure, pneumonia, sepsis, and acute respiratory distress syndrome. Patients with sepsis and acute respiratory distress syndrome have a much higher mortality risk than the rest of this population. Changes over time in the selection of modes of ventilation, tidal volumes, positive end-expiratory pressure levels, weaning strategies, and tracheostomy timing appear to accord with data from randomized controlled trials in the literature. However, despite these changes, observational studies have not detected a statistically significant change in adjusted mortality over time. SUMMARY: The burden of critical illness will likely continue to increase in the future. Evidence from randomized trials appears to have affected the management of mechanical ventilation, but adherence to evidence-based practices may not be ideal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,479
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,090 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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