Extracorporeal Membrane Oxygenation during Respiratory Pandemics: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
The role of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) in the management of severe acute respiratory failure, including acute respiratory distress syndrome, has become better defined in recent years in light of emerging high-quality evidence and technological advances. Use of ECMO has consequently increased throughout many parts of the world. The coronavirus disease (COVID-19) pandemic, however, has highlighted deficiencies in organizational capacity, research capability, knowledge sharing, and resource use. Although governments, medical societies, hospital systems, and clinicians were collectively unprepared for the scope of this pandemic, the use of ECMO, a highly resource-intensive and specialized form of life support, presented specific logistical and ethical challenges. As the pandemic has evolved, there has been greater collaboration in the use of ECMO across centers and regions, together with more robust data reporting through international registries and observational studies. Nevertheless, centralization of ECMO capacity is lacking in many regions of the world, and equitable use of ECMO resources remains uneven. There are no widely available mechanisms to conduct large-scale, rigorous clinical trials in real time. In this critical care review, we outline lessons learned during COVID-19 and prior respiratory pandemics in which ECMO was used, and we describe how we might apply these lessons going forward, both during the ongoing COVID-19 pandemic and in the future.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».