Lung ultrasound predicts non-invasive ventilation outcome in COVID-19 acute respiratory failure: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to determine relationships between lung aeration assessed by lung ultrasound (LUS) with non-invasive ventilation (NIMV) outcome, intensive care unit (ICU) admission and mechanical ventilation (MV) needs in COVID-19 respiratory failure. METHODS: A cohort of adult patients with COVID-19 respiratory failure underwent LUS during initial assessment. A simplified LUS protocol consisting in scanning six areas, three for each side, was adopted. A score from 0 to 3 was assigned to each area. Comprehensive LUS score (LUSsc) was calculated as the sum of the score in all areas. LUSsc, the amount of involved sonographic lung areas (LUSq), the number of lung quadrants radiographically infiltrated and the degree of oxygenation impairment at admission (SpO<inf>2</inf>/FiO2 ratio) were compared to NIMV Outcome, MV needs and ICU admission. RESULTS: Among 85 patients prospectively included in the analysis, 49 of 61 needed MV. LUSsc and LUSq were higher in patients who required MV (median 12 [IQR 8-14] and median 6 [IQR 4-6], respectively) than in those who did not (6 [IQR 2-9] and 3 [IQR 1-5], respectively), both P<0.001. NIMV trial failed in 26 patients out 36. LUSsc and LUSq were significantly higher in patients who failed NIMV than in those who did not. From ROC analysis, LUSsc ≥12 and LUSq ≥5 gave the best cut-off values for NIMV failure prediction (AUC=0.95, 95%CI 0.83-0.99 and AUC=0.81, 95% CI 0.65-0.91, respectively). CONCLUSIONS: Our data suggest LUS as a possible tool for identifying patients who are likely to require MV and ICU admission or to fail a NIMV trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».