Effect of Lowering V <scp>t</scp> on Mortality in Acute Respiratory Distress Syndrome Varies with Respiratory System Elastance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale If the risk of ventilator-induced lung injury in acute respiratory distress syndrome (ARDS) is causally determined by driving pressure rather than by Vt, then the effect of ventilation with lower Vt on mortality would be predicted to vary according to respiratory system elastance (Ers). Objectives To determine whether the mortality benefit of ventilation with lower Vt varies according to Ers. Methods In a secondary analysis of patients from five randomized trials of lower- versus higher-Vt ventilation strategies in ARDS and acute hypoxemic respiratory failure, the posterior probability of an interaction between the randomized Vt strategy and Ers on 60-day mortality was computed using Bayesian multivariable logistic regression. Measurements and Main Results Of 1,096 patients available for analysis, 416 (38%) died by Day 60. The posterior probability that the mortality benefit from lower-Vt ventilation strategies varied with Ers was 93% (posterior median interaction odds ratio, 0.80 per cm H2O/[ml/kg]; 90% credible interval, 0.63–1.02). Ers was classified as low (&lt;2 cm H2O/[ml/kg], n = 321, 32%), intermediate (2–3 cm H2O/[ml/kg], n = 475, 46%), and high (&gt;3 cm H2O/[ml/kg], n = 224, 22%). In these groups, the posterior probabilities of an absolute risk reduction in mortality ≥ 1% were 55%, 82%, and 92%, respectively. The posterior probabilities of an absolute risk reduction ≥ 5% were 29%, 58%, and 82%, respectively. Conclusions The mortality benefit of ventilation with lower Vt in ARDS varies according to elastance, suggesting that lung-protective ventilation strategies should primarily target driving pressure rather than Vt.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».