Establishment and Management of Mechanical Circulatory Support During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
ith >3 million cases worldwide, the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic presents a public health crisis that challenges the availability of healthcare practitioners and resources.Most patients who have COVID-19 present with no or mild symptoms.However, of 44 672 confirmed and presumed (attributable to exposure) cases reported in China, 14% had severe illness, and 5% were in critical respiratory failure, shock, and multisystem organ failure. 1 Twenty percent of patients present with some degree of cardiac injury, manifested by ECG abnormalities, arrhythmias, elevated troponin levels, and cardiac dysfunction. 2Although the prognosis of these abnormalities in stable patients remains poorly understood, myocardial collapse occurs in a small subset of patients.Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) represents a treatment option for COVID-19-related respiratory, cardiac, or combined cardiopulmonary failure.Current knowledge on ECMO use in COVID-19 infection remains limited to small series and registry data.The Italian experience provides preliminary data of critically ill patients.The majority of hospitalized patients were admitted for hypoxemic respiratory failure with intubation rates varying by center (30% to 88%).The mortality rate in critically ill patients was 26% to 84%. 3,4There was a varied presentation of cardiac manifestations, similar to those described earlier, often presumed secondary to myocardial injury. 3A webinar of the Japanese experience with venovenous ECMO (VV-ECMO for isolated respiratory failure) in patients with CO-VID-19 (n=32) demonstrated a successful wean rate from ECMO (67%), with low mortality (2%), with the remaining patients still supported.Two patients required conversion to venoarterial ECMO (VA-ECMO) because of cardiac dysfunction.Similarly, an April 28, 2020 review of the Extra-corporeal Life Support Organization registry denoted 604 COVID-19-related patients supported with ECMO (67% North America, 26% Europe), of whom 92% were initiated as VV-ECMO, with the remainder supported on VA-ECMO platforms.To date, 24% had been successfully weaned, of whom 43% were discharged alive.First-line therapy for critically ill patients with COVID-19 remains supportive, including early intubation with ventilatory support, neuromuscular blockade, pulmonary vasodilators, and prone positioning. 3In cases with COVID-19-related myocardial injury, initial support also remains medical, with inotropic and vasoconstrictor therapy.However, for scenarios with refractory pulmonary and myocardial compromise, strong consideration of early mechanical circulatory support, mainly ECMO, is warranted.Patient selection, treatment algorithm, inflow/outflow configuration, resource allocation, and effectiveness of ECMO have yet to be fully defined in COVID-19.We propose the following algorithm: (1) VV-ECMO for isolated respiratory failure; (2) mechanical circulatory support (including VA-ECMO) for isolated cardiogenic shock; or (3) VA-ECMO for cardiorespiratory failure (Figure).
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».