Association of Positive End-Expiratory Pressure and Lung Recruitment Selection Strategies with Mortality in Acute Respiratory Distress Syndrome: A Systematic Review and Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The most beneficial positive end-expiratory pressure (PEEP) selection strategy in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) is unknown, and current practice is variable. Objectives To compare the relative effects of different PEEP selection strategies on mortality in adults with moderate to severe ARDS. Methods We conducted a network meta-analysis using a Bayesian framework. Certainty of evidence was evaluated using grading of recommendations assessment, development and evaluation methodology. Measurements and Main Results We included 18 randomized trials (4,646 participants). Compared with a lower PEEP strategy, the posterior probability of mortality benefit from a higher PEEP without lung recruitment maneuver (LRM) strategy was 99% (risk ratio [RR], 0.77; 95% credible interval [CrI], 0.60–0.96, high certainty), the posterior probability of benefit of the esophageal pressure–guided strategy was 87% (RR, 0.77; 95% CrI, 0.48–1.22, moderate certainty), the posterior probability of benefit of a higher PEEP with brief LRM strategy was 96% (RR, 0.83; 95% CrI, 0.67–1.02, moderate certainty), and the posterior probability of increased mortality from a higher PEEP with prolonged LRM strategy was 77% (RR, 1.06; 95% CrI, 0.89–1.22, low certainty). Compared with a higher PEEP without LRM strategy, the posterior probability of increased mortality from a higher PEEP with prolonged LRM strategy was 99% (RR, 1.37; 95% CrI, 1.04–1.81, moderate certainty). Conclusions In patients with moderate to severe ARDS, higher PEEP without LRM is associated with a lower risk of death than lower PEEP. A higher PEEP with prolonged LRM strategy is associated with increased risk of death when compared with higher PEEP without LRM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».