CPAP vs HFNC in treatment of patients with COVID-19 ARDS: A retrospective propensity-matched study
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous studies exploring the application of noninvasive ventilation or high-flow nasal cannula in patients with COVID-19-related acute respiratory distress syndrome (ARDS) have yielded conflicting results on whether any method of respiratory support is superior. Our aim is to compare the efficacy and safety of respiratory therapy with high-flow nasal cannula and noninvasive ventilation with continuous positive airway pressure in treatment of COVID-19-related ARDS. Methods This is a retrospective cohort study based on data from patients who received respiratory support as part of their treatment in the COVID intensive care unit at the University Hospital Centre Zagreb between February 2021 and February 2023. Using propensity score analysis, 42 patients treated with high-flow nasal cannula (HFNC group) were compared to 42 patients treated with noninvasive ventilation with continuous positive airway pressure (CPAP group). Primary outcome was intubation rate. Results Intubation rate was 71.4% (30/42) in the HFNC group and 40.5% (17/42) in the CPAP group ( p = 0.004). Hazard ratio for intubation was 3.676 (95% confidence interval [CI] 1.480 to 9.232) with the HFNC versus CPAP group. Marginally significant difference in survival between the two groups was observed at 30 days ( p = 0.050) but was statistically significant at 60 days ( p = 0.043). Conclusions Respiratory support with high-flow nasal cannula and noninvasive ventilation with continuous positive airway pressure yielded significantly different intubation rates in favour of continuous positive airway pressure. The same patients also had better 30-day and 60-day survival post-admission.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».