Frequency and duration of extreme hypoxemic and hyperoxemic episodes during manual and automatic oxygen control in preterm infants: a retrospective cohort analysis from randomized studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Neonatal exposure to episodic hypoxemia and hyperoxemia is highly relevant to outcomes. Our goal was to investigate the differences in the frequency and duration of extreme low and high SpO 2 episodes between automated and manual inspired oxygen control. Design Post-hoc analysis of a cohort from prospective randomized cross-over studies. Setting Seven tertiary care neonatal intensive care units. Patients Fifty-eight very preterm neonates (32 or less weeks PMA) receiving respiratory support and supplemental oxygen participating in an automated versus manual oxygen control cross-over trial. Main measures Extreme hypoxemia was defined as a SpO 2 < 80%, extreme hyperoxemia as a SpO 2 > 98%. Episode duration was categorized as < 5 seconds, between 5 to < 30 seconds, 30 to < 60 seconds, 60 to < 120 seconds, and 120 seconds or longer. Results The infants were of a median postmenstrual age of 29 (28-31) weeks, receiving a median FiO 2 of 0.28 (0.25-0.32) with mostly receiving non-invasive respiratory support (83%). While most of the episodes were less than 30 seconds, longer episodes had a marked effect on total time exposure to extremes. The time differences in each of the three longest durations episodes (30, 60, and 120 seconds) were significantly less during automated than during manual control ( p < 0.001). Nearly two-third of the reduction of total time spent at the extremes between automated and manual control (3.8 to 2.1% for < 80% SpO 2 and 3.0 to 1.6% for > 98% SpO 2 ) was seen in the episodes of at least 60 seconds. Conclusions This study shows that the majority of episodes preterm infants spent in SpO 2 extremes are of short duration regardless of manual or automated control. However, the infrequent longer episodes not only contribute the most to the total exposure, but also their reduction in frequency to the improvement associated with automated control.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».