Cough Augmentation Techniques in the Critically Ill: A Canadian National Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Critically ill mechanically ventilated patients experience impaired airway clearance due to ineffective cough and impaired secretion mobilization. Cough augmentation techniques, including mechanical insufflation-exsufflation (MI-E), manually assisted cough, and lung volume recruitment, improve cough efficiency. Our objective was to describe use, indications, contraindications, interfaces, settings, complications, and barriers to use across Canada. METHODS: An e-mail survey was sent to nominated local survey champions in eligible Canadian units (ICUs, weaning centers, and intermediate care units) with 4 telephone/e-mail reminders. RESULTS: The survey response rate was 157 of 238 (66%); 78 of 157 units (50%) used cough augmentation, with 50 (64%) using MI-E, 53 (68%) using manually assisted cough, and 62 (79%) using lung volume recruitment. Secretion clearance was the most common indication (MI-E, 92%; manually assisted cough, 88%; lung volume recruitment, 76%), although the most common units (44%) used it <50% of the time. Use during weaning from invasive (MI-E, 21%; manually assisted cough, 39%; lung volume recruitment, 3%) and noninvasive ventilation (MI-E, 21%; manually assisted cough, 33%; lung volume recruitment, 21%) was infrequent. The most common diagnoses were neuromuscular disease (97%) and spinal cord injury (83%). Pneumothorax was the most frequently identified absolute contraindication for MI-E (93%) and lung volume recruitment (83%); rib fracture was most frequently identified for manually assisted cough (69%). MI-E mean inspiratory pressure was 31 cm H2O, and expiratory pressure was -32 cm H2O. Mucus plugging requiring tracheostomy inner change was the most frequent complication for MI-E (23%), chest pain for manually assisted cough (36%), and hypotension for lung volume recruitment (17%). The most commonly cited barriers were lack of expertise (70%), knowledge (65%), and resources (52%). CONCLUSIONS: We found moderate adoption of cough augmentation techniques, particularly for secretion management. Lack of expertise and knowledge are potentially modifiable barriers addressed with educational interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».