Severity of Hypoxemia and Effect of High-Frequency Oscillatory Ventilation in Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale High-frequency oscillatory ventilation (HFOV) is theoretically beneficial for lung protection, but the results of clinical trials are inconsistent, with study-level meta-analyses suggesting no significant effect on mortality. Objectives The aim of this individual patient data meta-analysis was to identify acute respiratory distress syndrome (ARDS) patient subgroups with differential outcomes from HFOV. Methods After a comprehensive search for trials, two reviewers independently identified randomized trials comparing HFOV with conventional ventilation for adults with ARDS. Prespecified effect modifiers were tested using multivariable hierarchical logistic regression models, adjusting for important prognostic factors and clustering effects. Measurements and Main Results Data from 1,552 patients in four trials were analyzed, applying uniform definitions for study variables and outcomes. Patients had a mean baseline PaO2/FiO2 of 114 ± 39 mm Hg; 40% had severe ARDS (PaO2/FiO2 <100 mm Hg). Mortality at 30 days was 321 of 785 (40.9%) for HFOV patients versus 288 of 767 (37.6%) for control subjects (adjusted odds ratio, 1.17; 95% confidence interval, 0.94–1.46; P = 0.16). This treatment effect varied, however, depending on baseline severity of hypoxemia (P = 0.0003), with harm increasing with PaO2/FiO2 among patients with mild-moderate ARDS, and the possibility of decreased mortality in patients with very severe ARDS. Compliance and body mass index did not modify the treatment effect. HFOV increased barotrauma risk compared with conventional ventilation (adjusted odds ratio, 1.75; 95% confidence interval, 1.04–2.96; P = 0.04). Conclusions HFOV increases mortality for most patients with ARDS but may improve survival among patients with severe hypoxemia on conventional mechanical ventilation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».