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Enregistrement W3019374630 · doi:10.1097/ta.0000000000002756

Extracorporeal membrane oxygenation use in Trauma Quality Improvement Program centers: Temporal trends and future directions

2020· article· en· W3019374630 sur OpenAlexaff
Matthew P. Guttman, Bourke W. Tillmann, Dylan Pannell, Mark Vallelonga, Avery B. Nathens, Barbara Haas

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracorporeal membrane oxygenationMedicineMechanical ventilationTrauma centerIncidence (geometry)Major traumaInjury Severity ScoreMortality rateEmergency medicineVentilation (architecture)Retrospective cohort studyAnesthesiaSurgeryPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased clinical experience and the decreased need for systemic anticoagulation have renewed interest in the use of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) for posttraumatic respiratory and cardiopulmonary failure. The objectives of this study were to describe the incidence and temporal trends of ECMO use at trauma centers, the outcomes of trauma patients undergoing ECMO, and the characteristics of trauma centers providing ECMO. METHODS: Data were derived from the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program data set. We included adults with at least one severe injury admitted to a level I or II trauma center between 2012 and 2016 who received at least 1 day of mechanical ventilation. Patients were categorized based on whether or not they received ECMO during their admission. The primary outcome was change in the incidence of ECMO across study years. We also evaluated patient outcomes and variation in ECMO volumes across centers. RESULTS: Of 194,314 severely injured patients undergoing mechanical ventilation across 450 centers, 269 (0.14%) received ECMO. Extracorporeal membrane oxygenation patients had significantly higher mortality than non-ECMO patients (32% vs. 19%). The standardized rate of ECMO from 2012 to 2016 increased significantly from 75.2 to 179.0 cases per 100,000 severely injured patients undergoing mechanical ventilation. The average annual growth rate was 24%. Of the 82 centers(18%) reporting at least 1 ECMO trauma case, 34 (41%) reported only a single case. CONCLUSION: The use of ECMO for trauma, although rare, is rapidly increasing. Two thirds of patients who receive ECMO following traumatic injury survive their hospitalization. These data suggest that ECMO represents a potential treatment strategy for trauma patients with respiratory or cardiopulmonary failure. However, given the rarity of the procedure, there exists an opportunity to develop practice guidelines regarding the indications for, and approach to, ECMO in the setting of trauma. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic/care management, level IV.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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