Impact on the ability of healthcare professionals to correctly identify patient-ventilator asynchronies of the simultaneous visualization of estimated muscle pressure curves on the ventilator display: a randomized study (Pmus study)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patient-ventilator asynchronies are usually detected by visual inspection of ventilator waveforms but with low sensitivity, even when performed by experts in the field. Recently, estimation of the inspiratory muscle pressure ( P mus ) waveforms through artificial intelligence algorithm has been proposed (Magnamed ® , São Paulo, Brazil). We hypothesized that the display of these waveforms could help healthcare providers identify patient-ventilator asynchronies. Methods A prospective single-center randomized study with parallel assignment was conducted to assess whether the display of the estimated P mus waveform would improve the correct identification of asynchronies in simulated clinical scenarios. The primary outcome was the mean asynchrony detection rate (sensitivity). Physicians and respiratory therapists who work in intensive care units were randomized to control or intervention group. In both groups, participants analyzed pressure and flow waveforms of 49 different scenarios elaborated using the ASL-5000 lung simulator. In the intervention group the estimated P mus waveform was displayed in addition to pressure and flow waveforms. Results A total of 98 participants were included, 49 per group. The sensitivity per participant in identifying asynchronies was significantly higher in the P mus group (65.8 ± 16.2 vs. 52.94 ± 8.42, p < 0.001). This effect remained when stratifying asynchronies by type. Conclusions We showed that the display of the P mus waveform improved the ability of healthcare professionals to recognize patient-ventilator asynchronies by visual inspection of ventilator tracings. These findings require clinical validation. Trial registration : ClinicalTrials.gov: NTC05144607. Retrospectively registered 3 December 2021.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».