Heterogeneous impact of Sighs on mortality in patients with acute hypoxemic respiratory failure: insights from the PROTECTION study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sigh breaths may impact outcomes in acute hypoxemic respiratory failure (AHRF) during assisted mechanical ventilation. We investigated whether sigh breaths may impact mortality in predefined subgroups of patients enrolled in the PROTECTION multicenter clinical trial according to: 1.the physiological response in oxygenation to Sigh (responders versus non-responders) and 2.the set levels of positive end-expiratory pressure (PEEP) (High vs. Low-PEEP). If mortality differed between Sigh and No Sigh, we explored physiological daily differences at 7-days. Results Patients were randomized to pressure support ventilation (PSV) with Sigh (Sigh group) versus PSV with no sigh (No Sigh group). (1) Sighs were not associated with differences in 28-day mortality in responders to baseline sigh-test. Contrarily-in non-responders-56 patients were randomized to Sigh (55%) and 28-day mortality was lower with sighs (17%vs.36%, log-rank p = 0.031). (2) In patients with PEEP > 8cmH 2 O no difference in mortality was observed with sighs. With Low-PEEP, 54 patients were randomized to Sigh (48%). Mortality at 28-day was reduced in patients randomised to sighs (13%vs.31%, log-rank p = 0.021). These findings were robust to multivariable adjustments. Tidal volume, respiratory rate and ventilatory ratio decreased with Sigh as compared with No Sigh at 7-days. Ventilatory ratio was associated with mortality and successful extubation in both non-responders and Low-PEEP. Conclusions Addition of Sigh to PSV could reduce mortality in AHRF non-responder to Sigh and exposed to Low-PEEP. Results in non-responders were not expected. Findings in the low PEEP group may indicate that insufficient PEEP was used or that Low PEEP may be used with Sigh. Sigh may reduce mortality by decreasing physiologic dead space and ventilation intensity and/or optimizing ventilation/perfusion mismatch. Clinical Trial Registration : ClinicalTrials.gov; Identifier: NCT03201263.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».