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Enregistrement W3048481110 · doi:10.1513/annalsats.202002-093oc

Delirium, Cerebral Perfusion, and High-Frequency Vital-Sign Monitoring in the Critically Ill. The CONFOCAL-2 Feasibility Study

2020· article· en· W3048481110 sur OpenAlexafffund
Jasmine M. Khan, Michael D. Wood, Kevin F. H. Lee, David M. Maslove, John Muscedere, Shane English, Ian Ball, Marat Slessarev, Miranda Hunt, J. Gordon Boyd

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of OttawaOttawa HospitalQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDeliriumCritically illIntensive care medicinePerfusionSign (mathematics)Cerebral perfusion pressureCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Studies suggest that reduced cerebral perfusion may contribute to delirium development in the intensive care unit (ICU). However, evidence is limited because of factors including small sample size and limited inclusion of covariates. Objectives To assess the feasibility of a multicenter prospective observational study using a multimodal data collection platform. Feasibility was assessed by enrollment, data-capture, and follow-up rates. The full study will aim to assess the association between noninvasively derived surrogate markers of cerebral perfusion, delirium development, and long-term cognitive outcomes in critically ill patients. Methods Adult patients in the ICU were enrolled if they had shock and/or respiratory failure requiring invasive mechanical ventilation for >24 hours. For the first 72 hours, a near-infrared spectroscopic sensor was placed on the forehead to continuously monitor regional cerebral oxygenation (rSo 2) and high-frequency (1 Hz) vital signs were concurrently captured via an arterial line. Cerebral perfusion was estimated using three variables, including mean rSo 2, duration of disturbed autoregulation, and time/magnitude away from optimal mean arterial pressure (MAP). Patients were screened for delirium in the ICU and ward daily for up to 30 days. Cognitive function was assessed 3 and 12 months after ICU admission to identify cognitive impairment. Results Fifty-nine patients were enrolled across four sites in 1 year. Data-capture rates varied across modalities but exceeded 80% for rSo 2, blood gas, and delirium data capture. Vital-sign capture and 3-month follow-up rates were lower at 53% and 55%, respectively. Eighty-three percent (49 of 59) of patients experienced delirium, with a median severity of 0.56 in the ICU. Mean physiological (±standard deviation) values were: rSo 2 (70.4% ± 7.0%), heart rate (83.9 ± 16.45 beats/min), MAP (76.4 ± 12.8 mm Hg), peripheral oxygenation saturation (96.5% ± 2.1%), proportion of recording time spent with disturbed autoregulation (10.1% ± 7.3%) and proportion of area under the curve outside optimal MAP (39.6% ± 22.4%). Thirty-two (54%) individuals had cerebral autoregulation curves where a targeted optimal MAP was identified. Barriers to data collection included missing vital-sign data and low follow-up rates. Conclusions Given our current protocol, a multicenter study examining the association between cerebral oxygenation, delirium, and long-term cognitive impairment is not feasible. However, by performing an early assessment of feasibility, we identified strategies to increase capture rates to ensure success as the study begins the next phase of study recruitment. Clinical trial registered with clinicaltrials.gov (NCT03141619).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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