Humidified Noninvasive Ventilation versus High-Flow Therapy to Prevent Reintubation in Patients with Obesity: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The optimal strategy to prevent reintubation in patients with obesity remains uncertain. Objectives We aimed to determine whether noninvasive ventilation (NIV) with active humidification is superior to a high-flow nasal cannula (HFNC) in preventing reintubation in patients with obesity at intermediate risk. Methods We conducted a randomized controlled trial in two ICUs in Spain (June 2020–June 2021). We included patients ready for planned extubation with a body mass index >30 and three or fewer risk factors for reintubation. Patients with hypercapnia at the end of the spontaneous breathing trial were excluded. Patients were randomized to undergo NIV with active humidification or HFNC for 48 hours after extubation. The primary outcome was the reintubation rate within 7 days after extubation. As a secondary analysis, we performed a post hoc Bayesian analysis using three different priors. Measurements and Main Results Of 144 patients (median age, 61 [25th–75th percentile range, 61–67] yr; 65 [45%] men), 72 received NIV and 72 received an HFNC. Reintubation was required in 17 (23.6%) patients receiving NIV and in 24 (33.3%) patients receiving HFNC (difference between groups, 9.7; 95% confidence interval, −4.9, 24.4). All of the secondary analysis showed nonsignificant differences. In the exploratory Bayesian analysis, the probability of a reduction in reintubation with NIV was 99% (data-driven prior), 90% (minimally informative prior), or 89% (skeptical prior). Conclusions Among adult critically ill patients with obesity at intermediate risk for extubation failure, the rate of reintubation was not significantly lower with NIV than with HFNC. Nevertheless, there is a risk for underpowered results.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».