Adjuvants to Mechanical Ventilation for Acute Respiratory Failure. Adoption, De-adoption, and Factors Associated with Selection
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Adoption and de-adoption of adjuvant strategies to mechanical ventilation for acute respiratory failure (ARF), and factors associated with their selection, have not been extensively evaluated. OBJECTIVES: To evaluate change in use of adjuvants to mechanical ventilation for ARF (2008-2013), the impact of landmark publications on adoption and de-adoption, and factors associated with use. METHODS: Changes in use of four adjuvants for ARF from 2008 to 2013, the impact of landmark publications on use, and factors associated with use were evaluated with the Premier Database. Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO), inhaled nitric oxide, inhaled epoprostenol, and continuous neuromuscular blockading agents (cNMBAs) in adult mechanically ventilated patients were identified on the basis of International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification codes and billing data. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Among 514,913 patients with ARF, 11,567 (2.3%) were treated with at least one adjuvant. cNMBAs were the most frequently used adjuvants (n = 10,073, 2.1% in capable hospitals), followed by inhaled pulmonary vasodilators (n = 1,878, 1.0% in capable hospitals; 58% nitric oxide), and ECMO (n = 195, 0.2% in capable hospitals). There was an increase in ECMO and inhaled epoprostenol over time but no change in nitric oxide or cNMBAs. Segmented regression analysis was used to evaluate whether clinical practice was in accordance with emerging evidence from landmark studies. Using the relevant landmark publication dates, these analyses did not reveal any change in use over time after publication with the exception of inhaled epoprostenol-for which rates of growth decreased over time, possibly in response to the evidence. There was a significant amount of variability in patient and hospital factors associated with use with between adjuvants. CONCLUSIONS: Between 2008 and 2013, there was an increase in use of ECMO and inhaled epoprostenol, and no change in use of inhaled nitric oxide or continuous intravenous infusion of a neuromuscular blocking agent. There was considerable variability in patient and hospital factors associated with use across different adjuvants.
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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 | 0,015 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».