Frequency of Screening for Weaning From Mechanical Ventilation: Two Contemporaneous Proof-of-Principle Randomized Controlled Trials*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It is unknown whether more frequent screening of invasively ventilated patients, identifies patients earlier for a spontaneous breathing trial, and shortens the duration of ventilation. We assessed the feasibility of conducting a large trial to evaluate screening frequency in critically ill adults in the North American context. DESIGN: We conducted two contemporaneous, multicenter, pilot, randomized controlled trials (the LibeRation from MEchanicaL VEntilAtion and ScrEening Frequency [RELEASE] and Screening Elderly PatieNts For InclusiOn in a Weaning [SENIOR] trials) to address concerns regarding the potential for higher enrollment, fewer adverse events, and better outcomes in younger patients. SETTING: Ten and 11 ICUs in Canada, respectively. PATIENTS: Parallel trials of younger (RELEASE < 65 yr) and older (SENIOR ≥ 65 yr) critically ill adults invasively ventilated for at least 24 hours. INTERVENTIONS: Each trial compared once daily screening to "at least twice daily" screening led by respiratory therapists. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In both trials, we evaluated recruitment (aim: 1-2 patients/month/ICU) and consent rates, reasons for trial exclusion, protocol adherence (target: ≥ 80%), crossovers (aim: ≤ 10%), and the effect of the alternative screening frequencies on adverse events and clinical outcomes. We included 155 patients (53 patients [23 once daily, 30 at least twice daily] in RELEASE and 102 patients [54 once daily, 48 at least twice daily] in SENIOR). Between trials, we found similar recruitment rates (1.32 and 1.26 patients/month/ICU) and reasons for trial exclusion, high consent and protocol adherence rates (> 92%), infrequent crossovers, and few adverse events. Although underpowered, at least twice daily screening was associated with a nonsignificantly faster time to successful extubation and more successful extubations but significantly increased use of noninvasive ventilation in both trials combined. CONCLUSIONS: Similar recruitment and consent rates, few adverse events, and comparable outcomes in younger and older patients support conduct of a single large trial in North American ICUs assessing the net clinical benefits associated with more frequent screening.
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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 | 0,029 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».