Factors Associated with Failure of Non-invasive Positive Pressure Ventilation in a Critical Care Helicopter Emergency Medical Service
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-invasive positive pressure ventilation (NIPPV) is used to treat severe acute respiratory distress. Prehospital NIPPV has been associated with a reduction in both in-hospital mortality and the need for invasive ventilation. HYPOTHESIS/PROBLEM: The authors of this study examined factors associated with NIPPV failure and evaluated the impact of NIPPV on scene times in a critical care helicopter Emergency Medical Service (HEMS). Non-invasive positive pressure ventilation failure was defined as the need for airway intervention or alternative means of ventilatory support. METHODS: A retrospective chart review of consecutive patients where NIPPV was completed in a critical care HEMS was conducted. Factors associated with NIPPV failure in univariate analyses and from published literature were included in a multivariable, logistic regression model. RESULTS: From a total of 44 patients, NIPPV failed in 14 (32%); a Glasgow Coma Scale (GCS)<15 at HEMS arrival was associated independently with NIPPV failure (adjusted odds ratio 13.9; 95% CI, 2.4-80.3; P=.003). Mean scene times were significantly longer in patients who failed NIPPV when compared with patients in whom NIPPV was successful (95 minutes vs 51 minutes; 39.4 minutes longer; 95% CI, 16.2-62.5; P=.001). CONCLUSION: Patients with a decreased level of consciousness were more likely to fail NIPPV. Furthermore, patients who failed NIPPV had significantly longer scene times. The benefits of NIPPV should be balanced against risks of long scene times by HEMS providers. Knowing risk factors of NIPPV failure could assist HEMS providers to make the safest decision for patients on whether to initiate NIPPV or proceed directly to endotracheal intubation prior to transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».