Tracheostomy in critically ill patients with SARS 2 COVID-19 infection: a prospective observational multi-center study of shortand long-term outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background We report the characteristics, timing, and factors related to the decision to perform a tracheostomy in patients with confirmed COVID-19 infection admitted to eight Italian intensive care units (ICUs). Materials and methods Prospective observational cohort study of patients with COVID-19 disease on mechanical ventilation. Long-term functional impairment (up to 180 days' post-hospital discharge) was assessed using the Karnofsky scale. Kaplan--Meier analysis assessed differences in survival and freedom from tracheostomy in relation to ICU stay. Cox regression model was used to assess which variables impacted on tracheostomy as a categorical outcome. Results A total of 248 patients were recruited in the eight participating ICUs. Patients undergoing tracheostomy (n = 128) had longer ICU (25 (18--36) vs. 10 (7--16), P = 0.001) and hospital (37 (26.5--50) vs. 19 (8.5--34.5) P = 0.02) stays. ICU and hospital mortality of patients tracheostomized was 34% and 37%, respectively. Cumulative survival Kaplan--Meier analysis documented improved survival rates in patients undergoing tracheostomy (Log-Rank, Mantel--Cox = 4.8, P = 0.028). Median Karnofsky scale values improved over time but were similar between survivors receiving or not receiving tracheostomy. No healthcare worker involved in the tracheostomy procedure developed COVID-19 infection during the study period. Conclusions Patients with COVID-19 infection who underwent tracheostomy had a better cumulative survival but similar long-term functional outcomes at 30, 60, and 180 days after hospital discharge.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».