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Enregistrement W2894380801 · doi:10.21037/jtd.2018.08.137

Practice of diagnosis and management of acute respiratory distress syndrome in mainland China: a cross-sectional study

2018· article· en· W2894380801 sur OpenAlexaff
Ling Liu, Yi Yang, Zhiwei Gao, Maoqin Li, Xinwei Mu, Xiaochun Ma, Guicheng Li, Wen Sun, Xue Wang, Qin Gu, Ruiqiang Zheng, Hongsheng Zhao, Dan Ao, Wenkui Yu, Yushan Wang, Kang Chen, Jie Yan, Jianguo Li, Guolong Cai, Yurong Wang, Hongliang Wang, Yan Kang, Arthur S. Slutsky, Songqiao Liu, Jianfen Xie, Haibo Qiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésARDSMedicinePlateau pressureAcute respiratory distressIncidence (geometry)Tidal volumePositive end-expiratory pressureObservational studyEmergency medicineInternal medicineIntensive care medicineLungRespiratory system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although acute respiratory distress syndrome (ARDS) has been recognized for more than 50 years, limited information exists about the incidence and management of ARDS in mainland China. To evaluate the potential for improvement in management of patients with ARDS, this study was designed to describe the incidence and management of ARDS in mainland China. Methods: National prospective multicenter observational study over one month (August 31st to September 30th, 2012) of all patients who fulfilled the Berlin or American European Consensus Conference (AECC) definition of ARDS in 20 intensive care units, with data collection related to the management of ARDS, patient characteristics and outcomes. Results: Of the 1,814 patients admitted during the enrollment period, 149 (8.2%) and 147 (8.1%) patients were diagnosed by AECC and Berlin definition, respectively. Lung protective strategy with low tidal volume (Vt) (≤8 mL/kg) and limitation of the plateau pressure (Pplat) (≤30 cmH2O) was performed in 75.2% patients. And, 36%, 21.1% and 4.1% patients with severe, moderate and mild ARDS had the driving pressure more than 14 cmH2O (P<0.05). Pplat and driving pressure increased significantly in patients with a higher degree of ARDS severity (P=0.002 and P<0.001, respectively), but Vt were comparable in the three groups (P>0.05). In severe ARDS, patient median positive end expiratory pressure (PEEP) was 10.0 (8.0–11.3) cmH2O and median FiO2 was 90%. A recruitment maneuver was performed in 35.5% of the patients, and 8.7% of patients with severe ARDS received prone position. Overall hospital mortality was 34.0%. Hospital mortality was 21.8% for mild, 31.1% for moderate, and 60.0% for patients with severe ARDS (P=0.004). Conclusions: Despite general acceptance of low Vt and limited Pplat, high driving pressure, low PEEP and low use of adjunctive measures may still be a concern in mainland China, especially in patients with severe ARDS. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT01666834; date of registration release: August 14th 2012.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations83
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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