Risk Factors and Predictors of Prolonged Mechanical Ventilation Following Cardiac Surgery: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The subset of patients requiring prolonged mechanical ventilation is significantly high worldwide, making it an important topic of continuous and ongoing research. Over the years, various articles have shown that there may be predictors of prolonged ventilation that could be applied in healthcare to make it more patient-centered. The available literature suggests that authors have different definitions of "prolonged" ventilation. However, most critical care units embrace caution if a patient needs mechanical ventilation for more than 48 to 72 hours. The major benefits of mechanical ventilation are an overall decrease in the work of breathing and the facilitation of relatively easier pumping from an ailing heart. An elevated risk of prolonged ventilation after cardiac surgery exists in patients with higher classes of heart failure (as classified by the New York Heart Association (NYHA) or Canadian Cardiovascular Society (CCS)), a pre-existing congenital or acquired cardiac abnormality, and patients with renal failure, to name a few. The impact on quality of life has also been widely studied; as mortality rates increase with factors like age and days dependent on ventilation. Patients undergoing prolonged ventilation constitute an administrative challenge for critical care units, highlighting how multiple patients in this bracket can overwhelm the healthcare system. The use of prediction models in this context can aid healthcare delivery tremendously. Using different predictors, we can craft tailor-made treatment options and achieve the goal of more ventilator-free days per patient.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».