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Enregistrement W3172143405 · doi:10.2196/29062

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

2021· article· en· W3172143405 sur OpenAlexvenueno aff
M. Patel, Junad Chowdhury, N. Mills, R. Marron, A.J. Gangemi, Z. Dorey-Stein, Ibraheem Yousef, Matthew Zheng, Lauren Tragesser, Julie Giurintano, Rohit Gupta, Parth Rali, Gilbert E. D’Alonzo, Huaqing Zhao, N. Patlakh, Nathaniel Marchetti, Gerard J. Criner, Matthew Gordon

Notice bibliographique

RevueJMIRx Med · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyIntubationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Respiratory failureCohortRespiratory systemIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicineAnesthesiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The use of high-flow nasal therapy (HFNT) to treat COVID-19 pneumonia has been greatly debated around the world due to concerns about increased health care worker transmission and delays in invasive mechanical ventilation (IMV). Herein, we analyzed the utility of the noninvasive ROX (ratio of oxygen saturation) index to predict the need for and timing of IMV. Objective This study aimed to assess whether the ROX index can be a useful score to predict intubation and IMV in patients receiving HFNT as treatment for COVID-19–related hypoxemic respiratory failure. Methods This is a retrospective cohort analysis of 129 consecutive patients with COVID-19 admitted to Temple University Hospital in Philadelphia, PA, from March 10, 2020, to May 17, 2020. This is a single-center study conducted in designated COVID-19 units (intensive care unit and other wards) at Temple University Hospital. Patients with moderate and severe hypoxemic respiratory failure treated with HFNT were included in the study. HFNT patients were divided into two groups: HFNT only and intubation (ie, patients who progressed from HFNT to IMV). The primary outcome was the value of the ROX index in predicting the need for IMV. Secondary outcomes were mortality, rate of intubation, length of stay, and rate of nosocomial infections in a cohort treated initially with HFNT. Results Of the 837 patients with COVID-19, 129 met the inclusion criteria. The mean age was 60.8 (SD 13.6) years, mean BMI was 32.6 (SD 8) kg/m², 58 (45%) were female, 72 (55.8%) were African American, 40 (31%) were Hispanic, and 48 (37.2%) were nonsmokers. The mean time to intubation was 2.5 (SD 3.3) days. An ROX index value of less than 5 at HFNT initiation was suggestive of progression to IMV (odds ratio [OR] 2.137, P=.052). Any further decrease in ROX index value after HFNT initiation was predictive of intubation (OR 14.67, P<.001). Mortality was 11.2% (n=10) in the HFNT-only group versus 47.5% (n=19) in the intubation group (P<.001). Mortality and need for pulmonary vasodilators were higher in the intubation group. Conclusions The ROX index helps decide which patients need IMV and may limit eventual morbidity and mortality associated with the progression to IMV.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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