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Enregistrement W2572424620 · doi:10.1371/journal.pone.0167840

Vasopressor Use for Severe Hypotension—A Multicentre Prospective Observational Study

2017· article· en· W2572424620 sur OpenAlexafffundabout
François Lamontagne, Maureen O. Meade, Andrew Seely, Andrew G. Day, Emmanuel Charbonney, Karim Serri, Yoanna Skrobik, Paul C. Hébert, Charles St-Arnaud, Hector Quiroz-Martinez, Michaël Mayette, Daren K. Heyland

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of OttawaHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityUniversité de MontréalClinical Evaluation Research UnitKingston General HospitalOttawa HospitalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecUniversité de SherbrookeMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Association of Emergency Physicians
Mots-clésMedicineQuartileObservational studyProspective cohort studyBlood pressureMean arterial pressureIntensive careSepsisCohort studyAnesthesiaEmergency medicineInternal medicineIntensive care medicineConfidence intervalHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The optimal approach to titrate vasopressor therapy is unclear. Recent sepsis guidelines recommend a mean arterial pressure (MAP) target of 65 mmHg and higher for chronic hypertensive patients. As data emerge from clinical trials comparing blood pressure targets for vasopressor therapy, an accurate description of usual care is required to interpret study results. Our aim was to measure MAP values during vasopressor therapy in Canadian intensive care units (ICUs) and to compare these with stated practices and guidelines. METHOD: In a multicenter prospective cohort study of critically ill adults with severe hypotension, we recorded MAP and vasopressor doses hourly. We investigated variability across patients and centres using multivariable regression models and Analysis of variance (ANOVA), respectively. RESULTS: We included data from 56 patients treated in 6 centers. The mean (standard deviation [SD]) age and Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score were 64 (14) and 25 (8). Half (28 of 56) of the patients were at least 65 years old, and half had chronic hypertension. The patient-averaged MAP while receiving vasopressors was 75 mm Hg (6) and the median (1st quartile, 3rd quartile) duration of vasopressor therapy was 43 hours (23, 84). MAP achieved was not associated with history of underlying hypertension (p = 0.46) but did vary by center (p<0.001). CONCLUSIONS: In this multicenter, prospective observational study, the patient-level average MAP while receiving vasopressors for severe hypotension was 75 mmHg, approximately 10 mmHg above current recommendations and stated practices. Moreover, our results do not support the notion that clinicians tailor vasopressor therapy to individual patient characteristics such as underlying chronic hypertension but MAP achieved while receiving vasopressors varied by site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,566
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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