Risk Stratification and Management of Acute Respiratory Failure in Patients With Neuromuscular Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Guillain-Barré syndrome (GBS) and myasthenia gravis (MG) are the most common causes of acute neuromuscular respiratory failure resulting in ICU admission. This synthetic narrative review summarizes the evidence for the prediction and management of acute neuromuscular respiratory failure due to GBS and MG. DATA SOURCES: We searched PubMed for relevant literature and reviewed bibliographies of included articles for additional relevant studies. STUDY SELECTION: English-language publications were reviewed. DATA EXTRACTION: Data regarding study methodology, patient population, evaluation metrics, respiratory interventions, and clinical outcomes were qualitatively assessed. DATA SYNTHESIS: No single tool has sufficient sensitivity and specificity for the prediction of acute neuromuscular respiratory failure requiring mechanical ventilation. Multimodal assessment, integrating history, examination maneuvers (single breath count, neck flexion strength, bulbar weakness, and paradoxical breathing) and pulmonary function testing are ideal for risk stratification. The Erasmus GBS Respiratory Insufficiency Score is a validated tool useful for GBS. Noninvasive ventilation can be effective in MG but may not be safe in early GBS. Airway management considerations are similar across both conditions, but dysautonomia in GBS requires specific attention. Extubation failure is common in MG, and early tracheostomy may be beneficial for MG. Prolonged ventilatory support is common, and good functional outcomes may occur even when prolonged ventilation is required. CONCLUSIONS: Multimodal assessments integrating several bedside indicators of bulbar and respiratory muscle function can aid in evidence-based risk stratification for respiratory failure among those with neuromuscular disease. Serial evaluations may help establish a patient's trajectory and to determine timing of respiratory intervention.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».