Strategies for lung- and diaphragm-protective ventilation in acute hypoxemic respiratory failure: a physiological trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Insufficient or excessive respiratory effort during acute hypoxemic respiratory failure (AHRF) increases the risk of lung and diaphragm injury. We sought to establish whether respiratory effort can be optimized to achieve lung- and diaphragm-protective (LDP) targets (esophageal pressure swing − 3 to − 8 cm H 2 O; dynamic transpulmonary driving pressure ≤ 15 cm H 2 O) during AHRF. Methods In patients with early AHRF, spontaneous breathing was initiated as soon as passive ventilation was not deemed mandatory. Inspiratory pressure, sedation, positive end-expiratory pressure (PEEP), and sweep gas flow (in patients receiving veno-venous extracorporeal membrane oxygenation (VV-ECMO)) were systematically titrated to achieve LDP targets. Additionally, partial neuromuscular blockade (pNMBA) was administered in patients with refractory excessive respiratory effort. Results Of 30 patients enrolled, most had severe AHRF; 16 required VV-ECMO. Respiratory effort was absent in all at enrolment. After initiating spontaneous breathing, most exhibited high respiratory effort and only 6/30 met LDP targets. After titrating ventilation, sedation, and sweep gas flow, LDP targets were achieved in 20/30. LDP targets were more likely to be achieved in patients on VV-ECMO (median OR 10, 95% CrI 2, 81) and at the PEEP level associated with improved dynamic compliance (median OR 33, 95% CrI 5, 898). Administration of pNMBA to patients with refractory excessive effort was well-tolerated and effectively achieved LDP targets. Conclusion Respiratory effort is frequently absent under deep sedation but becomes excessive when spontaneous breathing is permitted in patients with moderate or severe AHRF. Systematically titrating ventilation and sedation can optimize respiratory effort for lung and diaphragm protection in most patients. VV-ECMO can greatly facilitate the delivery of a LDP strategy. Trial registration : This trial was registered in Clinicaltrials.gov in August 2018 (NCT03612583).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».