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Enregistrement W4210768994 · doi:10.5935/0103-507x.20210081

Impact of liberal versus conservative saturation targets on gas exchange indices in COVID-19 related acute respiratory distress syndrome: a physiological study

2021· article· en· W4210768994 sur OpenAlexaff
Javier Hernán Dorado, Joaquín Pérez, Emiliano Navarro, Emiliano Gogniat, Sebastián Escobar Torres, Sabrina Cagide, Matías Accoce

Notice bibliographique

RevueCritical Care Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOxygenationRespiratory systemRespiratory physiologyMechanical ventilationAcute respiratory distressRespiratory distressCardiologyInternal medicineAnesthesiaLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare gas exchange indices behavior by using liberal versus conservative oxygenation targets in patients with moderate to severe acute respiratory distress syndrome secondary to COVID-19 under invasive mechanical ventilation. We also assessed the influence of high FiO2 on respiratory system mechanics. METHODS: We prospectively included consecutive patients aged over 18 years old with a diagnosis of COVID-19 and moderate-severe acute respiratory distress syndrome. For each patient, we randomly applied two FiO2 protocols to achieve SpO2 88% - 92% or 96%. We assessed oxygenation indices and respiratory system mechanics. RESULTS: We enrolled 15 patients. All the oxygenation indices were significantly affected by the FiO2 strategy (p < 0.05) selected. The PaO2/FiO2 deteriorated, PA-aO2 increased and Pa/AO2 decreased significantly when using FiO2 to achieve SpO2 96%. Conversely, the functional shunt fraction was reduced. Respiratory mechanics were not affected by the FiO2 strategy. CONCLUSION: A strategy aimed at liberal oxygenation targets significantly deteriorated gas exchange indices, except for functional shunt, in COVID-19-related acute respiratory distress syndrome. The respiratory system mechanics were not altered by the FiO2 strategy.Clinical Trials Register: NCT04486729.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,343 · 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.

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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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