Utility of the ROX Index in Predicting Intubation for Patients With COVID-19–Related Hypoxemic Respiratory Failure Receiving High-Flow Nasal Therapy: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Use of high flow nasal therapy (HFNT) to treat COVID-19 pneumonia has been greatly debated around the world due to concern for increased healthcare worker transmission and delays in invasive mechanical Ventilation (IMV). Methods A retrospective analysis of consecutive patients admitted to Temple University Hospital in Philadelphia, Pennsylvania, from March 10, 2020, to May 17, 2020 with moderate to severe respiratory failure treated with High Flow nasal therapy (HFNT). HFNT patients were divided into two groups: HFNT only and HFNT progressed to IMV. The primary outcome was the ability of the ROX index to predict the need of IMV. Results Of the 837 patients with COVID-19, 129 met inclusion criteria. The mean age was 60.8 (±13.6) years, BMI 32.6 (±8), 58 (45 %) were female, 72 (55.8%) were African American, 40 (31%) Hispanic. 48 (37.2%) were smokers. Mean time to intubation was 2.5 days (± 3.3). ROX index of less than 5 at HFNT initiation was predictive of progression to IMV (OR = 2.137, p = 0,052). Any decrease in ROX index after HFNT initiation was predictive of intubation (OR= 14.67, p <0.0001). Δ ROX (<=0 versus >0), peak D-dimer >4000 and admission GFR < 60 ml/min were very strongly predictive of need for IMV (ROC = 0.86, p=). Mortality was 11.2% in HFNT only group versus 47.5% in the HFNT progressed to IMV group (p,0.0001). Mortality and need for pulmonary vasodilators were higher in the HNFT progressed to IMV group. Conclusion ROX index is a valuable, noninvasive tool to evaluate patients with moderate to severe hypoxemic respiratory failure in COVID-19 treated with HFNT. ROX helps predicts need for IMV and thus limiting morbidity and mortality associated with IMV.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».