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Enregistrement W4206600783 · doi:10.1186/s13063-021-05967-2

Decision support system to evaluate ventilation in the acute respiratory distress syndrome (DeVENT study)—trial protocol

2022· article· en· W4206600783 sur OpenAlexfundno aff
Brijesh Patel, Sharon Mumby, Nicholas Johnson, Emanuela Falaschetti, Jorgen Hansen, Ian M. Adcock, Masao Takata, Dan Stieper Karbing, Matthieu Jabaudon, Peter Schellengowski, Stephen Edward Rees

Notice bibliographique

RevueTrials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversität WienAalborg UniversitetInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMedizinische Universität WienQueen's UniversityUniversity of PittsburghEuropean CommissionH2020 Fast Track to InnovationImperial College LondonWellcome Trust
Mots-clésMedicineAcute respiratory distressProtocol (science)Intensive care medicineRespiratory distressEmergency medicineAlternative medicineInternal medicineAnesthesiaLungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The acute respiratory distress syndrome (ARDS) occurs in response to a variety of insults, and mechanical ventilation is life-saving in this setting, but ventilator-induced lung injury can also contribute to the morbidity and mortality in the condition. The Beacon Caresystem is a model-based bedside decision support system using mathematical models tuned to the individual patient's physiology to advise on appropriate ventilator settings. Personalised approaches using individual patient description may be particularly advantageous in complex patients, including those who are difficult to mechanically ventilate and wean, in particular ARDS. METHODS: We will conduct a multi-centre international randomised, controlled, allocation concealed, open, pragmatic clinical trial to compare mechanical ventilation in ARDS patients following application of the Beacon Caresystem to that of standard routine care to investigate whether use of the system results in a reduction in driving pressure across all severities and phases of ARDS. DISCUSSION: Despite 20 years of clinical trial data showing significant improvements in ARDS mortality through mitigation of ventilator-induced lung injury, there remains a gap in its personalised application at the bedside. Importantly, the protective effects of higher positive end-expiratory pressure (PEEP) were noted only when there were associated decreases in driving pressure. Hence, the pressures set on the ventilator should be determined by the diseased lungs' pressure-volume relationship which is often unknown or difficult to determine. Knowledge of extent of recruitable lung could improve the ventilator driving pressure. Hence, personalised management demands the application of mechanical ventilation according to the physiological state of the diseased lung at that time. Hence, there is significant rationale for the development of point-of-care clinical decision support systems which help personalise ventilatory strategy according to the current physiology. Furthermore, the potential for the application of the Beacon Caresystem to facilitate local and remote management of large numbers of ventilated patients (as seen during this COVID-19 pandemic) could change the outcome of mechanically ventilated patients during the course of this and future pandemics. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier NCT04115709. Registered on 4 October 2019, version 4.0.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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