Does the Sedative Agent Facilitate Emergency Rapid Sequence Intubation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To ascertain whether the sedative agent administered during neuromuscular-blocking agent-facilitated intubation (rapid sequence intubation [RSI]) influences the number of attempts and overall success at RSI. METHODS: Records were drawn from an ongoing, prospective multicenter registry of emergency department intubations. Conditional logistic regression stratified by institution was used to identify factors associated with multiple intubation attempts and unsuccessful RSI. RESULTS: Of 3,407 intubations over 33 months in 22 institutions, 2,380 involved RSI. After correcting for the specialty and experience of the intubator and for the presence of airway aberrancy, the sedative agent was significantly associated with the number of attempts at intubation (p = 0.002). Specifically, the use of etomidate (adjusted odds ratio [OR] 0.35 [95% CI = 0.17 to 0.72]), ketamine (OR 0.27 [95% CI = 0.11 to 0.65]), a benzodiazepine (OR 0.47 [95% CI = 0.23 to 0.95]), or no sedative agent (OR 0.51 [95% CI = 0.23 to 1.13]) prior to neuromuscular blockade was associated with a lower likelihood of successful intubation on the first attempt, as compared with thiopental, methohexital, or propofol. The adjusted odds ratios for the likelihood of overall success had similar point estimates, but did not reach statistical significance due to lack of power (p = 0.2, with 36 unsuccessful intubations). Among patients receiving etomidate, intubation was more likely to be successful on the first attempt with increasing doses of either etomidate or succinylcholine. CONCLUSIONS: Thiopental, methohexital, and propofol appear to facilitate RSI in emergency department patients, independent of patient characteristics or intubator training. A deeper plane of anesthesia may improve intubating conditions in emergency patients undergoing RSI by complementing incomplete muscle paralysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 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.
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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 ».