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Enregistrement W2515345584 · doi:10.1097/ccm.0000000000002022

Prognostic Factors for Long-Term Mortality in Critically Ill Patients Treated With Prolonged Mechanical Ventilation: A Systematic Review

2016· review· en· W2515345584 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Dettmer, Emily Damuth, Samson Zarbiv, Jessica A. Mitchell, Jason Bartock, Stephen Trzeciak

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanical ventilationCochrane LibraryIntensive care medicineHemodialysisMultivariate analysisCINAHLEmergency medicineInternal medicineMeta-analysisPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Long-term survival for patients treated with prolonged mechanical ventilation is generally poor; however, patient-level factors associated with long-term mortality are unclear. Our objective was to systematically review the biomedical literature and synthesize data for prognostic factors that predict long-term mortality in prolonged mechanical ventilation patients. DATA SOURCES: We searched PubMed, CINAHL, and Cochrane Library from 1988 to 2015 for studies on prolonged mechanical ventilation utilizing a comprehensive strategy without language restriction. STUDY SELECTION: We included studies of adults 1) receiving mechanical ventilation for more than or equal to 14 days, 2) admitted to a ventilator weaning unit, or 3) received a tracheostomy for acute respiratory failure. We analyzed articles that used a multivariate analysis to identify patient-level factors associated with long-term mortality (≥ 6 mo from when the patient met criteria for receiving prolonged mechanical ventilation). DATA EXTRACTION: We used a standardized data collection tool and assessed study quality with a customized Newcastle-Ottawa Scale. We abstracted the strength of association between each prognostic factor and long-term mortality. Individual prognostic factors were then designated as strong, moderate, weak, or inconclusive based on an a priori previously published schema. DATA SYNTHESIS: A total of 7,411 articles underwent relevance screening; 419 underwent full article review. We identified 14 articles that contained a multivariate analysis. We abstracted 19 patient-level factors that showed association with long-term mortality. Six factors demonstrated strong strength of evidence for association with the primary outcome: age, vasopressor requirement, thrombocytopenia, preexisting kidney disease, failed ventilator liberation, and acute kidney injury ± hemodialysis requirement. All factors, except preexisting kidney disease and failed ventilator liberation, were measured at the time the patients met criteria for prolonged mechanical ventilation. CONCLUSIONS: Despite the magnitude of the public health challenge posed by the prolonged mechanical ventilation population, only 14 articles in the biomedical literature have tested patient-level factors associated with long-term mortality. Further research is needed to inform optimal patient selection for prolonged mechanical ventilation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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