MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160093433 · doi:10.1186/s13054-015-0922-9

Management and outcome of mechanically ventilated patients after cardiac arrest

2015· article· en· W2160093433 sur OpenAlexafffund
Yuda Sutherasan, Óscar Peñuelas, Alfonso Muriel, Maria Vargas, Fernando Frutos–Vivar, Iole Brunetti, Konstantinos Raymondos, Davide D’Antini, Niklas Nielsen, Niall D. Ferguson, Bernd W. Böttiger, Arnaud W. Thille, Andrew R. Davies, Javier Hurtado, Fernando Ríos, Carlos Apezteguía, Damian A. Violi, Nahit Çakar, Marco González, Bin Du, Michaël Kuiper, Marco Antonio Soares, Younsuck Koh, Rui P. Moreno, Pravin Amin, Vinko Tomicić, Luis Soto, Hans‐Henrik Bülow, Antonio Anzueto, Paolo Pelosi

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineARDSMechanical ventilationPneumoniaOdds ratioSepsisLogistic regressionEmergency medicineRespiratory distressAnesthesiaInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The aim of this study was to describe and compare the changes in ventilator management and complications over time, as well as variables associated with 28-day hospital mortality in patients receiving mechanical ventilation (MV) after cardiac arrest. METHODS: We performed a secondary analysis of three prospective, observational multicenter studies conducted in 1998, 2004 and 2010 in 927 ICUs from 40 countries. We screened 18,302 patients receiving MV for more than 12 hours during a one-month-period. We included 812 patients receiving MV after cardiac arrest. We collected data on demographics, daily ventilator settings, complications during ventilation and outcomes. Multivariate logistic regression analysis was performed to calculate odds ratios, determining which variables within 24 hours of hospital admission were associated with 28-day hospital mortality and occurrence of acute respiratory distress syndrome (ARDS) and pneumonia acquired during ICU stay at 48 hours after admission. RESULTS: Among 812 patients, 100 were included from 1998, 239 from 2004 and 473 from 2010. Ventilatory management changed over time, with decreased tidal volumes (VT) (1998: mean 8.9 (standard deviation (SD) 2) ml/kg actual body weight (ABW), 2010: 6.7 (SD 2) ml/kg ABW; 2004: 9 (SD 2.3) ml/kg predicted body weight (PBW), 2010: 7.95 (SD 1.7) ml/kg PBW) and increased positive end-expiratory pressure (PEEP) (1998: mean 3.5 (SD 3), 2010: 6.5 (SD 3); P <0.001). Patients included from 2010 had more sepsis, cardiovascular dysfunction and neurological failure, but 28-day hospital mortality was similar over time (52% in 1998, 57% in 2004 and 52% in 2010). Variables independently associated with 28-day hospital mortality were: older age, PaO2 <60 mmHg, cardiovascular dysfunction and less use of sedative agents. Higher VT, and plateau pressure with lower PEEP were associated with occurrence of ARDS and pneumonia acquired during ICU stay. CONCLUSIONS: Protective mechanical ventilation with lower VT and higher PEEP is more commonly used after cardiac arrest. The incidence of pulmonary complications decreased, while other non-respiratory organ failures increased with time. The application of protective mechanical ventilation and the prevention of single and multiple organ failure may be considered to improve outcome in patients after cardiac arrest.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations66
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical CareMême sujetRespiratory Support and MechanismsTravaux en français237 207