Bilevel noninvasive positive pressure ventilation for acute respiratory failure: Survey of Ontario practice*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine physicians' stated practices regarding the use of bilevel noninvasive ventilation (NIV) for acute respiratory failure and the predictors of practice variation. DESIGN: Cross-sectional postal survey. SETTING: Province of Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Attending physicians and residents in four specialties at 15 teaching hospitals. INTERVENTIONS: We used literature searches and focus groups to design questions related to NIV utilization with respect to frequency, location of and indications for use, awareness of supporting literature, and perceived efficacy. We assessed the survey's clinical sensibility and reliability. We used regression analyses to evaluate practice variation among hospitals and specialties and to determine predictors of more frequent NIV use, initiation of and continued use in nonmonitored settings, and use for specific indications. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Three hundred eighty-five (48%) of 808 physicians responded; 242 used NIV. The two most common indications for NIV use were chronic obstructive pulmonary disease and congestive heart failure. NIV guidelines, protocols, or policies were available in 12 of 15 hospitals. We found variation in NIV utilization among specialties but not hospitals. Specialty (critical care and respirology versus internal and emergency medicine), fewer years of postgraduate experience, and a greater number of noninvasive ventilators were predictors of more frequent NIV use (all p < or = .001). Only 6% of respondents reported initiation of use and continued use most frequently in nonmonitored settings, which increased with the number of noninvasive ventilators (p = .02). Physician characteristics such as awareness of the literature were predictive of NIV use for exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease, whereas perceived NIV efficacy was predictive of use for many indications, including congestive heart failure. CONCLUSIONS: Self-reported practice variation for bilevel NIV exists among specialties but not hospitals and differs with respect to frequency, location of use, and use for specific indications. Some factors associated with variation in NIV use may be suitable targets for utilization improvement interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».