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Enregistrement W4390944148 · doi:10.3138/jammi-2023-0015

Extracorporeal membrane oxygenation for COVID-19-associated severe acute respiratory distress syndrome in Canada: Analysis of data from the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program

2023· article· en· W4390944148 sur OpenAlexaffvenueabout
Amro Qaddoura, Jessica J Bartoszko, Robyn Mitchell, Charles Frenette, Lynn Johnston, Dominik Mertz, Linda Pelude, Nisha Thampi, Stephanie Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Medical Microbiology and Infectious Disease Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioHamilton Health SciencesNova Scotia Cancer CentreNova Scotia Health AuthorityPublic Health Agency of CanadaAlberta Health ServicesMcMaster UniversityMcGill University Health CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracorporeal membrane oxygenationMedicineAcute respiratory distressRetrospective cohort studyARDSCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CohortCohort studyEmergency medicinePediatricsInternal medicineDiseaseLungInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) for COVID-19 across Canada has not been well-described. We studied trends for patients with COVID-19-related acute respiratory distress syndrome who received ECMO. Methods: Multicentre retrospective cohort study using data from the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program across four different waves. Surveillance data was collected between March 2020 and June 2022. We reported data stratified by ECMO status and wave. Results: ECMO recipients comprised 299 (6.8%) of the 4,408 critically ill patients included. ECMO recipients were younger (median age 49 versus 62 years, p < 0.001), less likely to be vaccinated against COVID-19 (Wave 4 data: 5.3% versus 19%; p = 0.002), and had fewer comorbidities compared to patients who did not receive ECMO. Thirty-day all-cause mortality was similar between the ECMO and non-ECMO groups (23% versus 26%; p = 0.25). Among ECMO recipients, mortality tended to decrease across Waves 1 to 4: 48%, 31%, 18%, and 16%, respectively ( p = 0.04 for trend). However, this was no longer statistically significant when removing the high mortality during Wave 1 ( p = 0.15). Conclusions: Our findings suggest that critically ill patients in Canadian hospitals who received ECMO had different characteristics from those who did not receive ECMO. We also observed a trend of decreased mortality over the waves for the ECMO group. Possible explanatory factors may include potential delay in ECMO initiation during Wave 1, evolution of the virus, better understanding of COVID-19 disease and ECMO use, and new medical treatments and vaccines available in later waves. These findings may provide insight for future potential pandemics.

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)0,004
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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