Emergency tracheal intubation in 202 patients with COVID-19 in Wuhan, China: lessons learnt and international expert recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Tracheal intubation in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients creates a risk to physiologically compromised patients and to attending healthcare providers. Clinical information on airway management and expert recommendations in these patients are urgently needed. By analysing a two-centre retrospective observational case series from Wuhan, China, a panel of international airway management experts discussed the results and formulated consensus recommendations for the management of tracheal intubation in COVID-19 patients. Of 202 COVID-19 patients undergoing emergency tracheal intubation, most were males ( n =136; 67.3%) and aged 65 yr or more ( n =128; 63.4%). Most patients ( n =152; 75.2%) were hypoxaemic ( S ao 2 <90%) before intubation. Personal protective equipment was worn by all intubating healthcare workers. Rapid sequence induction (RSI) or modified RSI was used with an intubation success rate of 89.1% on the first attempt and 100% overall. Hypoxaemia ( S ao 2 <90%) was common during intubation ( n =148; 73.3%). Hypotension (arterial pressure <90/60 mm Hg) occurred in 36 (17.8%) patients during and 45 (22.3%) after intubation with cardiac arrest in four (2.0%). Pneumothorax occurred in 12 (5.9%) patients and death within 24 h in 21 (10.4%). Up to 14 days post-procedure, there was no evidence of cross infection in the anaesthesiologists who intubated the COVID-19 patients. Based on clinical information and expert recommendation, we propose detailed planning, strategy, and methods for tracheal intubation in COVID-19 patients.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».