Introducing helmet non-invasive ventilation during COVID-19 pandemic: Early experience of two centres
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The helmet is a novel interface for delivering non-invasive ventilation (NIV). We conducted a case series to characterize introduction of the helmet interface in both COVID and non-COVID patients at two-centres. Methods: We enrolled all patients with respiratory failure admitted to the Juravinski Hospital (Hamilton, Canada) and St. Joseph's Health Center (Syracuse, New York) between November 1, 2020 and June 30, 2021 who used the helmet interface (Intersurgical StarMed) as part of this introduction into clinical practice. We collected patient demographics, reason for respiratory failure, NIV settings, device-related complications and outcomes. We report respiratory therapist's initial experiences with the helmet using descriptive results. Results: We included 16 patients with a mean age of 64.3 ± 10.9 years. The most common etiology for respiratory failure was pneumonia (81.3%). The median duration of NIV during the ICU admission was 67.5 (15.3, 80.8) hours, with a mean maximum PS of 13.9 ± 6.6 cm H2O and a mean maximum PEEP of 10.4 ± 5.1 cm H20. Three patients (18.7%) did not tolerate the helmet. Ten (62.5%) patients ultimately required intubation, and 7 (43.4%) patients died while in the ICU. The most common reason for intubation was worsening hypoxia (70%). No adverse events related to the helmet were recorded. Conclusion: Over the 8-month period of this study, we found that the helmet was well tolerated in over 80% of patients, although, more than half ultimately required intubation. Randomized controlled trials with this device are required to fully assess the efficacy of this interface.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».