Inflammation severity, rather than respiratory failure, is strongly associated with mortality of ARDS patients in high-altitude ICUs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In high-altitude cities located above 2,500 m, hospitals face a concerning mortality rate of over 50% among intensive care unit (ICU) patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). This elevated mortality rate is largely due to the absence of altitude-specific medical protocols that consider the unique physiological adaptations of high-altitude residents to hypoxic conditions. This study addresses this critical gap by analyzing demographic, clinical, sex-specific, and preclinical data from ICUs in Bogotá, Colombia (2,650 m) and El Alto, Bolivia (4,150 m). Methods: A cohort of seventy ARDS patients, aged 18 and older, was evaluated within 24 h of ICU admission. Data collected included demographic information (age, sex), clinical characteristics (primary pathology, weight, height), vital signs, respiratory variables, cardiorespiratory parameters, blood count results, inflammatory markers, severity assessment scores, and comorbidities. Advanced statistical analyses, such as multivariate logistic regression and principal component analysis, were utilized to identify key clinical predictors of ARDS-related mortality. Results: Our findings indicate that in high-altitude ICUs, monitoring inflammatory markers may be more beneficial for improving ARDS survival rates than emphasizing respiratory failure markers. Unexpectedly, we found no significant differences in clinical outcomes between altitudes of 2,650 and 4,150 m or between male and female patients. Conclusion: The study concludes that, in high-altitude settings, ARDS patient survival in ICUs is more closely associated with managing inflammatory responses than with focusing solely on respiratory parameters. Further large-scale studies are recommended to validate the impact of inflammatory marker monitoring on survival outcomes in high-altitude ICUs.
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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 |
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| 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)
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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 ».