Use of lung-protective strategies during one-lung ventilation surgery: a multi-institutional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited evidence suggests that intraoperative lung-protective ventilation (LPV) during one-lung ventilation (OLV) may reduce respiratory complications after thoracic surgery. Little is known about LPV practices during OLV. Our purpose was to assess the state of practice/perspectives of anesthesiologists regarding LPV during elective OLV. METHODS: We conducted a multi-institutional cross-sectional survey of anesthesiologists performing OLV at high-volume Canadian tertiary/university centers. The survey was designed, refined and distributed by a multi-disciplinary team using the Dillman method. Univariable and multivariable analyses were used. RESULTS: Seventy-five (63%) of 120 eligible respondents completed the survey. Although the critical care literature focuses on minimizing tidal volume (TV) as the central strategy of LPV, most respondents (89%, n=50/56) focused on minimizing peak airway pressure (PAP) as their primary strategy of intraoperative LPV. Only 64% (n=37/58) reported actively trying to minimize TV. While 32% (n=17/54) were unsure about the current evidence regarding LPV, 67% (n=36/54) believed that the evidence favoured their use during OLV. Perceived clinical and institutional barriers were the only predictors of reduced attempts to minimize TV on univariate analyses. In multivariable/adjusted analyses, perceived institutional barriers were the only predictors of reduced attempts to minimize TV with adjusted odds ratio of 0.1 (95% CI: 0.03-0.6). CONCLUSIONS: Most anesthesiologists defined low PAP as the primary strategy of LPV during OLV and attempted to minimize it. This study is the first to assess the practice/perspectives of anesthesiologists regarding LPV during OLV and also the first to explore predictors of LPV use. Randomized trials are currently ongoing. However, this study suggests that institutional barriers may subvert future knowledge translation and need to be addressed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».