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Enregistrement W4319971707 · doi:10.1016/j.chest.2023.01.039

Respiratory Support Techniques for COVID-19-Related ARDS in a Sub-Saharan African Country

2023· article· en· W4319971707 sur OpenAlexaff
Arthur Kwizera, Daphne Kabatooro, Patience Atumanya, Janat Tumukunde, Joyce Kalungi, Arthur Kavuma Mwanje, Daniel Obua, Peter Kaahwa Agaba, Cornelius Sendagire, Jane Nakibuuka, Darius Owachi, Martin W. Dünser, Anne Alenyo-Ngabirano, Charles Olaro, Henry Kyobe Bosa, Bruce Kirenga, Lydia Nakiyingi, Noah Kiwanuka, David Patrick Kateete, Moses Joloba, Nelson K. Sewankambo, Charlotte Summers

Notice bibliographique

RevueCHEST Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordKepler UniversitätsklinikumWellcome Trust
Mots-clésARDSMedicineMechanical ventilationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionRespiratory systemOxygen saturationInternal medicineIntensive care medicineEmergency medicineLungInfectious disease (medical specialty)DiseaseOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Limited data from low-income countries report on respiratory support techniques in COVID-19-associated ARDS. Research Question Which respiratory support techniques are used in patients with COVID-19-associated ARDS in Uganda? Study Design and Methods A multicenter, prospective, observational study was conducted at 13 Ugandan hospitals during the pandemic and included adults with COVID-19-associated ARDS. Patient characteristics, clinical and laboratory data, initial and most advanced respiratory support techniques, and 28-day mortality were recorded. Standard tests, log-rank tests, and logistic regression analyses were used for statistical analyses. Results Four hundred ninety-nine patients with COVID-19-associated ARDS (mild, n = 137; moderate, n = 247; and severe, n = 115) were included (ICU admission, 38.9%). Standard oxygen therapy (SOX), high-flow nasal oxygen (HFNO), CPAP, noninvasive ventilation (NIV), and invasive mechanical ventilation (IMV) was used as the first-line (most advanced) respiratory support technique in 37.3% (35.3%), 10% (9.4%), 11.6% (4.8%), 23.4% (14.4%), and 17.6% (36.6%) of patients, respectively. The first-line respiratory support technique was escalated in 19.8% of patients. Twenty-eight-day mortality was 51.9% (mild ARDS, 13.1%; moderate ARDS, 62.3%; severe ARDS, 75.7%; P < .001) and was associated with respiratory support techniques as follows: SOX, 19.9%; HFNO, 31.9%; CPAP, 58.3%; NIV 61.1%; and IMV, 83.9% ( P < .001). Proning was used in 79 patients (15.8%; 59 of 79 awake) and was associated with lower mortality (40.5% vs 54%; P = .03). The oxygen saturation to Fio 2 ratio (OR, 0.99; 95% CI, 0.98-0.99; P < . 001) and respiratory rate (OR, 1.07; 95% CI, 1.03-1.12; P = . 002) at admission and NIV (OR, 6.31; 95% CI, 2.29-17.37; P < . 001) or IMV (OR, 8.08; 95% CI, 3.52-18.57; P < . 001) use were independent risk factors for death. Interpretation SOX, HFNO, CPAP, NIV, and IMV were used as respiratory support techniques in patients with COVID-19-associated ARDS in Uganda. Although these data are observational, they suggest that the use of SOX and HFNO therapy as well as awake proning are associated with a lower mortality resulting from COVID-19-associated ARDS in a resource-limited setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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