Different ventilation intensities among various categories of patients ventilated for reasons other than ARDS––A pooled analysis of 4 observational studies
Notice bibliographique
Résumé
We investigated driving pressure (ΔP) and mechanical power (MP) and associations with clinical outcomes in critically ill patients ventilated for reasons other than ARDS. Individual patient data analysis of a pooled database that included patients from four observational studies of ventilation. ΔP and MP were compared among invasively ventilated non–ARDS patients with sepsis, with pneumonia, and not having sepsis or pneumonia. The primary endpoint was ΔP; secondary endpoints included MP, ICU mortality and length of stay, and duration of ventilation. This analysis included 372 (11%) sepsis patients, 944 (28%) pneumonia patients, and 2040 (61%) patients ventilated for any other reason. On day 1, median ΔP was higher in sepsis (14 [[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18]] cmH2O) and pneumonia patients (14 [[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18]]cmH2O), as compared to patients not having sepsis or pneumonia (13 [[10], [11], [12], [13], [14], [15], [16]] cmH2O) (P < 0.001). Median MP was also higher in sepsis and pneumonia patients. ΔP, as opposed to MP, was associated with ICU mortality in sepsis and pneumonia patients. The intensity of ventilation differed between patients with sepsis or pneumonia and patients receiving ventilation for any other reason; ΔP was associated with higher mortality in sepsis and pneumonia patients. This post hoc analysis was not registered; the individual studies that were merged into the used database were registered at clinicaltrials.gov: NCT01268410 (ERICC), NCT02010073 (LUNG SAFE), NCT01868321 (PRoVENT), and NCT03188770 (PRoVENT–iMiC).
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 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 | 0,000 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».