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Enregistrement W3108970752 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.1837

Hyperoxia is associated with adverse outcomes in the cardiac intensive care unit: insights from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMI-III) database

2020· article· en· W3108970752 sur OpenAlexaff
Albert Lui, Leonid Garber, Maya Vincent, Leo Anthony Celi, Josep Masip, Alessandro Sionís, Ary Serpa Neto, Norma Keller, David A. Morrow, P. Elliott Miller, Sean van Diepen, Nathaniel R. Smilowitz, Carolina Restrepo

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperoxiaMedicineIntensive care unitIntensive careLogistic regressionCoronary care unitInternal medicineEmergency medicineIntensive care medicineMyocardial infarctionLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hyperoxia produces reactive oxygen species, apoptosis, and vasoconstriction, and is associated with adverse outcomes in patients with heart failure and cardiac arrest. Our aim was to evaluate the association between hyperoxia and mortality in patients (pts) receiving positive pressure ventilation (PPV) in the cardiac intensive care unit (CICU). Methods Patients admitted to our medical center CICU who received any PPV (invasive or non-invasive) from 2001 through 2012 were included. Hyperoxia was defined as time-weighted mean of PaO2 >120mmHg and non-hyperoxia as PaO2 ≤120mmHg during CICU admission. Primary outcome was in-hospital mortality. Multivariable logistic regression was used to assess the association between hyperoxia and in-hospital mortality adjusted for age, female sex, Oxford Acute Severity of Illness Score, creatinine, lactate, pH, PaO2/FiO2 ratio, PCO2, PEEP, and estimated time spent on PEEP. Results Among 1493 patients, hyperoxia (median PaO2 147mmHg) during the CICU admission was observed in 702 (47.0%) pts. In-hospital mortality was 29.7% in the non-hyperoxia group and 33.9% in the hyperoxia group ((log rank test, p=0.0282, see figure). Using multivariable logistic regression, hyperoxia was independently associated with in-hospital mortality (OR 1.507, 95% CI 1.311–2.001, p=0.00508). Post-hoc analysis with PaO2 as a continuous variable was consistent with the primary analysis (OR 1.053 per 10mmHg increase in PaO2, 95% CI 1.024–1.082, p=0.0002). Conclusions In a large CICU cohort, hyperoxia was associated with increased mortality. Trials of titration of supplemental oxygen across the full spectrum of critically ill cardiac patients are warranted. Funding Acknowledgement Type of funding source: None

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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