Lessons to learn from epidemiologic studies in ARDS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Recent advances in our understanding of the epidemiology of ARDS has generated key insights into the incidence, risk factors, demographics, management and outcomes from this devastating clinical syndrome. RECENT FINDINGS: ARDS occurs in 10% of all ICU patients, in 23% of all mechanically ventilated patients, with 5.5 cases per ICU bed each year. Although some regional variation exists regarding ARDS incidence, this may be less than previously thought. Subphenotypes are increasingly identified within the ARDS cohort, with studies identifying a 'hyperinflammatory' or 'reactive' subgroup that has a higher mortality, and may respond differently to therapeutic interventions. Demographic factors, such as race, may also affect the therapeutic response. Although mortality in ARDS is decreasing in clinical trials, it remains unchanged at approximately 40% in major observational studies. Modifiable ventilatory management factors, including PEEP, airway pressures, and respiratory rate are associated with mortality in ARDS. Hospital and ICU organizational factors play a role in outcome, whereas socioeconomic status is independently associated with survival in patients with ARDS. The Kigali adaptation of the Berlin ARDS definition may provide useful insights into the burden of ARDS in the developing world. SUMMARY: ARDS exerts a substantial disease burden, with 40% of patients dying in hospital. Diverse factors, including patient-related factors such as age and illness severity, country level socioeconomic status, and ventilator management and ICU organizational factors each contribute to outcome from ARDS. Addressing these issues provides opportunities to improve outcome in patients with ARDS.
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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 | 0,014 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».