Extubation Success Prediction in a Multicentric Cohort of Patients with Severe Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with brain injury are at high risk of extubation failure. METHODS: We conducted a prospective observational cohort study in four intensive care units of three university hospitals. The aim of the study was to create a score that could predict extubation success in patients with brain injury. RESULTS: A total of 437 consecutive patients with brain injury were included, and 338 patients (77.3%) displayed successful extubation. In the multivariate analysis, four features were associated with success the day of extubation: age less than 40 yr, visual pursuit, swallowing attempts, and a Glasgow coma score greater than 10. In the score, each item counted as one. A score of 3 or greater was associated with 90% extubation success. The area under the receiver-operator curve was 0.75 (95% CI, 0.69 to 0.81). After internal validation by bootstrap, the area under the receiver-operator curve was 0.73 (95% CI, 0.68 to 0.79). Extubation success was significantly associated with shorter duration of mechanical ventilation (11 [95% CI, 5 to 17 days] vs. 22 days [95% CI, 13 to 29 days]; P < 0.0001), shorter intensive care unit length of stay (15 [95% CI, 9 to 23 days] vs. 27 days [95% CI, 21 to 36 days]; P < 0.0001), and lower in-intensive care unit mortality (4 [1.2%] vs. 11 [11.1%]; P < 0.0001). CONCLUSIONS: Our score exploring both airway functions and neurologic status may increase the probability of successful extubation in patients with severe brain injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».