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Enregistrement W4313332376 · doi:10.1097/mcc.0000000000001011

The impact of the coronavirus pandemic on sedation in critical care: volatile anesthetics in the ICU

2022· review· en· W4313332376 sur OpenAlexaff
Angela Jerath, Marat Slessarev

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedationMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineHealth careCoronavirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Economic shortage2019-20 coronavirus outbreakAnesthesiaDiseaseVirologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To reflect on the impact of the coronavirus pandemic on sedation for mechanically ventilated patients. RECENT FINDINGS: Shortages of intravenous sedatives during coronavirus pandemic renewed interest in using widely available inhaled anaesthetics for sedation of critically ill patients. Universally used for surgical anaesthesia, inhaled anaesthetics may offer therapeutic advantages in patients with acute lung injury with good sedation profiles, rapid clearance and lower lung inflammation in pilot trials. However, enabling ICU sedation with inhaled anaesthetics required technological and human resource innovation during the chaos of the global pandemic. The disruption of standard sedation practices is challenging during normal operations, yet pandemic facilitated innovation in this field by fostering cross-discipline collaboration supported by healthcare professionals, hospitals, research institutes and regulators. SUMMARY: Although further research is needed to establish the role of inhaled anaesthetics in critical care sedation toolkit, maintaining the spirit of innovation ignited during the recent coronavirus pandemic would require ongoing collaboration and streamlining of processes among healthcare, research and regulatory institutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,321
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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