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Enregistrement W2766389771 · doi:10.1513/annalsats.201704-338ot

Higher PEEP versus Lower PEEP Strategies for Patients with Acute Respiratory Distress Syndrome. A Systematic Review and Meta-Analysis

2017· review· en· W2766389771 sur OpenAlexaff
Allan J. Walkey, Lorenzo Del Sorbo, Carol Hodgson, Neill K. J. Adhikari, Hannah Wunsch, Maureen O. Meade, Elizabeth Uleryk, Dean Hess, Daniel Talmor, Bruce Thompson, Roy G. Brower, Eddy Fan

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineARDSMechanical ventilationPositive end-expiratory pressureVentilation (architecture)AnesthesiaRandomized controlled trialRespiratory distressMeta-analysisInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Higher positive end-expiratory pressure (PEEP) levels may reduce atelectrauma, but increase over-distention lung injury. Whether higher PEEP improves clinical outcomes among patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) is unclear. Objectives To compare clinical outcomes of mechanical ventilation strategies using higher PEEP levels versus lower PEEP strategies in patients with ARDS. Methods We performed a systematic review and meta-analysis of clinical trials investigating mechanical ventilation strategies using higher versus lower PEEP levels. We used random effects models to evaluate the effect of higher PEEP on 28-day mortality, organ failure, ventilator-free days, barotrauma, oxygenation, and ventilation. Results We identified eight randomized trials comparing higher versus lower PEEP strategies, enrolling 2,728 patients with ARDS. Patients were 55 (±16) (mean ± SD) years old and 61% were men. Mean PEEP in the higher PEEP groups was 15.1 (±3.6) cm H2O as compared with 9.1 (±2.7) cm H2O in the lower PEEP groups. Primary analysis excluding two trials that did not use lower Vt ventilation in the lower PEEP control groups did not demonstrate significantly reduced mortality for patients receiving higher PEEP as compared with a lower PEEP (six trials; 2,580 patients; relative risk, 0.91; 95% confidence interval [CI] = 0.80–1.03). A higher PEEP strategy also did not significantly decrease barotrauma, new organ failure, or ventilator-free days when compared with a lower PEEP strategy (moderate-level evidence). Quality of evidence for primary analyses was downgraded for precision, as CIs of outcomes included estimates that would result in divergent recommendations for use of higher PEEP. Secondary analysis, including trials that did not use low Vt in low-PEEP control groups, showed significant mortality reduction for high-PEEP strategies (eight trials; 2,728 patients; relative risk, 0.84; 95% CI = 0.71–0.99), with greater mortality benefit observed for high PEEP in trials that did not use lower Vts in the low-PEEP control group (P = 0.02). Analyses stratifying by use of recruitment maneuvers (P for interaction = 0.69), or use of physiological targets to set PEEP versus PEEP/FiO2 tables (P for interaction = 0.13), did not show significant effect modification. Conclusions Use of higher PEEP is unlikely to improve clinical outcomes among unselected patients with ARDS.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,033
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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