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Enregistrement W4390443937 · doi:10.1177/17534666231219630

Prone positioning during CPAP therapy in SARS-CoV-2 pneumonia: a concise clinical review

2023· article· en· W4390443937 sur OpenAlexaff
Chiara Chiappero, Alessio Mattei, Luca Guidelli, Serena Millotti, Emiliano Ceccherini, Simon Oczkowski, Raffaele Scala

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Respiratory Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContinuous positive airway pressureIntensive care medicineMechanical ventilationPneumoniaIntubationVentilator-associated pneumoniaARDSRespiratory physiologyVentilation (architecture)Positive airway pressureRespiratory failureCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care unitAnesthesiaRespiratory systemInternal medicineLungDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, the number of patients with hypoxemic acute respiratory failure (ARF) due to SARS-CoV-2 pneumonia threatened to overwhelm intensive care units. To reduce the need for invasive mechanical ventilation (IMV), clinicians tried noninvasive strategies to manage ARF, including the use of awake prone positioning (PP) with continuous positive airway pressure (CPAP). In this article, we review the patho-physiologic rationale, clinical effectiveness and practical issues of the use of PP during CPAP in non-intubated, spontaneously breathing patients affected by SARS-CoV-2 pneumonia with ARF. Use of PP during CPAP appears to be safe and feasible and may have a lower rate of adverse events compared to IMV. A better response to PP is observed among patients in early phases of acute respiratory distress syndrome. While PP during CPAP may improve oxygenation, the impact on the need for intubation and mortality remains unclear. It is possible to speculate on the role of PP during CPAP in terms of improvement of ventilation mechanics and reduction of strain stress.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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