Association of different positive end-expiratory pressure selection strategies with all-cause mortality in adult patients with acute respiratory distress syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The acute respiratory distress syndrome (ARDS) has high morbidity and mortality. Positive end-expiratory pressure (PEEP) is commonly used in patients with ARDS but the best method to select the optimal PEEP level and reduce all-cause mortality is unclear. The primary objective of this network meta-analysis is to summarize the available evidence and to compare the effect of different PEEP selection strategies on all-cause mortality in adult patients with ARDS. METHODS: We will search MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, PubMed, EMBASE, and LILACS from inception onwards for randomized controlled trials assessing the effect of PEEP selection strategies in adult patients with moderate to severe ARDS. We will exclude studies that did not use a lung-protective ventilation approach as part of the comparator or intervention strategy. The primary outcome will be all-cause mortality (at the longest available follow-up and up to 90 days). Secondary outcomes will include barotrauma, ventilator-free days, intensive care unit and hospital length of stay, and changes in oxygenation. Two reviewers will independently screen all citations, full-text articles, and extract study-data. We will assess the risk of bias for each of the outcomes using version 2 of the Cochrane risk of bias tool for randomized controlled trials. If feasible, Bayesian network meta-analyses will be conducted to obtain pooled estimates of all potential head-to-head comparisons. We will report pairwise and network meta-analysis treatment effect estimates as risk ratios and risk differences, together with the associated 95% credible intervals. We will assess certainty in effect estimates using GRADE methodology. DISCUSSION: The present study will inform clinical decision-making for adult patients with ARDS and will improve our understanding of the limitations of the available literature assessing PEEP selection strategies. Finally, this information may also inform the design of future randomized trials, including the selection of interventions, comparators, and predictive enrichment strategies. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO 2020 CRD42020193302 .
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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 | 0,021 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».