Prone positioning in awake patients without ventilatory support does not alter major clinical outcomes in severe COVID-19: results from a retrospective observational cohort study, systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: During the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic, clinicians recommended awake-prone positioning (APP) to avoid the worst outcomes. The objectives of this study were to investigate if APP reduces intubation, death rates, and hospital length of stay (HLOS) in acute COVID-19. METHODS: We performed a retrospective cohort with non-mechanically ventilated patients hospitalized in a reference center in Manaus, Brazil, 2020. Participants were stratified into APP and awake-not-prone positioning (ANPP) groups. Also, we conducted a systematic review and performed a meta-analysis to understand if this intervention had different outcomes in resource-limited settings (PROSPERO CRD42023422452). RESULTS: A total of 115 participants were allocated into the groups. There was no statistical difference between both groups regarding time to intubation (HR: 0.861; 95CI: 0.474-1.1562; p=0.622) and time to death (HR: 1.666; 95CI: 0.939-2.951; p=0.081). APP was not significantly associated with reduced HLOS. A total of 86 articles were included in the systematic review, of which 76 (88,3%) show similar findings after APP. Also, low/middle, and high-income countries were similar regarding such outcomes. CONCLUSION: APP in COVID-19 does not present clinical improvement that affects mortality, intubation rate and HLOS. The lack of a prone position protocol, obtained through a controlled study, is necessary. After 3 years, APP benefits are still inconclusive.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».