Timing of Lung Transplant Referral in Patients with Severe COVID-19 Lung Injury Supported by ECMO
Notice bibliographique
Résumé
Severe respiratory failure caused by COVID-19 often requires mechanical ventilation, including extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). In rare cases, lung transplantation (LTx) may be considered as a last resort. However, uncertainties remain about patient selection and optimal timing for referral and listing. This retrospective study analyzed patients with severe COVID-19 who were supported by veno-venous ECMO and listed for LTx between July 2020 and June 2022. Out of the 20 patients in the study population, four who underwent LTx were excluded. The clinical characteristics of the remaining 16 patients were compared, including nine who recovered and seven who died while awaiting LTx. The median duration from hospitalization to listing was 85.5 days, and the median duration on the waitlist was 25.5 days. Younger age was significantly associated with a higher likelihood of recovery without LTx after a median of 59 days on ECMO, compared to those who died at a median of 99 days. In patients with severe COVID-19-induced lung damage supported by ECMO, referral to LTx should be delayed for 8-10 weeks after ECMO initiation, particularly for younger patients who have a higher probability of spontaneous recovery and may not require LTx.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».