An international factorial vignette-based survey of intubation decisions in acute hypoxemic respiratory failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Intubation is a common procedure in acute hypoxemic respiratory failure (AHRF), with minimal evidence to guide decision-making. We conducted a survey of when to intubate patients with AHRF to measure the influence of clinical variables on intubation decision-making and quantify variability. Methods We developed an anonymous factorial vignette-based web survey to ask clinicians involved in the decision to intubate “Would you recommend intubation?” Respondents selected an ordinal recommendation from a 5-point scale ranging from “Definite no” to “Definite yes” for up to 10 randomly allocated vignettes. We disseminated the survey through clinical and academic societies, analyzed responses using Bayesian proportional odds modeling with clustering by individual, country, and region, and reported mean odds ratios (OR) with 95% credible intervals (CrI). Results Between September 2023 and January 2024, 2,294 respondents entered 17,235 vignette responses in 74 countries [most common: Canada (29%), USA (26%), France (9%), Japan (8%), and Thailand (5%)]. Respondents were attending physicians (63%), nurses (13%), trainee physicians (9%), respiratory therapists (9%), other (6%). Lower oxygen saturation, higher inspired oxygen fraction, non-invasive ventilation compared to high-flow, tachypnea, neck muscle use, abdominal paradox, drowsiness, and inability to obey were associated with increased odds of intubation; diagnosis, vasopressors, and duration of symptoms were not. Within a country the odds of recommending intubation changed between clinicians by an average factor of 2.60, while changing between countries within a region changed it by 1.56. Conclusion In this international, interprofessional survey of more than 2000 practicing clinicians, intubation for patients with AHRF was mostly decided based on oxygenation, breathing pattern, and consciousness, but there was important variation across individuals and countries.
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 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 | 0,010 | 0,044 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».