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Enregistrement W3009709988 · doi:10.1164/rccm.201909-1807oc

Early Use of Adjunctive Therapies for Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome: A PARDIE Study

2020· article· en· W3009709988 sur OpenAlexaff
Courtney M. Rowan, Margaret J. Klein, Deyin D. Hsing, Mary K. Dahmer, Philip C. Spinella, Guillaume Émériaud, Amanda Hassinger, Byron Enrique Piñeres-Olave, Heidi R. Flori, Bereketeab Haileselassie, Yolanda M. López‐Fernández, Ranjit S. Chima, Steven L. Shein, Aline B. Maddux, Jon Lillie, Ledys Izquierdo, Martin C. J. Kneyber, Lincoln Smith, Robinder G. Khemani, Neal J. Thomas, Nadir Yehya

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAcute respiratory distressRespiratory distressMEDLINEAdjunctive treatmentPediatricsInternal medicineAnesthesiaLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Few data exist to guide early adjunctive therapy use in pediatric acute respiratory distress syndrome (PARDS). Objectives To describe contemporary use of adjunctive therapies for early PARDS as a framework for future investigations. Methods This was a preplanned substudy of a prospective, international, cross-sectional observational study of children with PARDS from 100 centers over 10 study weeks. Measurements and Main Results We investigated six adjunctive therapies for PARDS: continuous neuromuscular blockade, corticosteroids, inhaled nitric oxide (iNO), prone positioning, high-frequency oscillatory ventilation (HFOV), and extracorporeal membrane oxygenation. Almost half (45%) of children with PARDS received at least one therapy. Variability was noted in the median starting oxygenation index of each therapy; corticosteroids started at the lowest oxygenation index (13.0; interquartile range, 7.6–22.0) and HFOV at the highest (25.7; interquartile range, 16.7–37.3). Continuous neuromuscular blockade was the most common, used in 31%, followed by iNO (13%), corticosteroids (10%), prone positioning (10%), HFOV (9%), and extracorporeal membrane oxygenation (3%). Steroids, iNO, and HFOV were associated with comorbidities. Prone positioning and HFOV were more common in middle-income countries and less frequently used in North America. The use of multiple ancillary therapies increased over the first 3 days of PARDS, but there was not an easily identifiable pattern of combination or order of use. Conclusions The contemporary description of prevalence, combinations of therapies, and oxygenation threshold for which the therapies are applied is important for design of future studies. Region of the world, income, and comorbidities influence adjunctive therapy use and are important variables to include in PARDS investigations.

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)0,001
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 enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations52
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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