A Survey of Mechanical Ventilator Practices Across Burn Centers in North America
Notice bibliographique
Résumé
Burn injury introduces unique clinical challenges that make it difficult to extrapolate mechanical ventilator (MV) practices designed for the management of general critical care patients to the burn population. We hypothesize that no consensus exists among North American burn centers with regard to optimal ventilator practices. The purpose of this study is to examine various MV practice patterns in the burn population and to identify potential opportunities for future research. A researcher designed, 24-item survey was sent electronically to 129 burn centers. The χ, Fisher's exact, and Cochran-Mantel-Haenszel tests were used to determine if there were significant differences in practice patterns. We analyzed 46 questionnaires for a 36% response rate. More than 95% of the burn centers reported greater than 100 annual admissions. Pressure support and volume assist control were the most common initial MV modes used with or without inhalation injury. In the setting of Berlin defined mild acute respiratory distress syndrome (ARDS), ARDSNet protocol and optimal positive end-expiratory pressure were the top ventilator choices, along with fluid restriction/diuresis as a nonventilator adjunct. For severe ARDS, airway pressure release ventilation and neuromuscular blockade were the most popular. The most frequently reported time frame for mechanical ventilation before tracheostomy was 2 weeks (25 of 45, 55%); however, all respondents reported in the affirmative that there are certain clinical situations where early tracheostomy is warranted. Wide variations in clinical practice exist among North American burn centers. No single ventilator mode or adjunct prevails in the management of burn patients regardless of pulmonary insult. Movement toward American Burn Association-supported, multicenter studies to determine best practices and guidelines for ventilator management in burn patients is prudent in light of these findings.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».