Oxygen targets in critically ill patients: from pathophysiology to population enrichment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen supplementation is widely used to enhance oxygen delivery and to treat or prevent hypoxia; however, it requires careful management to avoid the harmful effects of excessive oxygen exposure. Both hyperoxia (inspiratory oxygen fraction exceeding 0.21) and hyperoxemia (arterial oxygen tension oxygen partial pressure [PaO2] > 100 mmHg) can contribute to lung injury, promote systemic vasoconstriction, and increase the production of reactive oxygen species, which can impair macromolecular and cellular functions. Conversely, in certain situations, hyperoxemia may provide benefits, such as hemodynamic stabilization in hyperdynamic shock, immunomodulation, and bactericidal effects. The literature presents conflicting evidence regarding the impact of different oxygen targets (i.e., PaO2 and/or peripheral saturation of oxygen [SpO2]) on both short- and long-term outcomes in patients with acute critical conditions, such as acute respiratory distress syndrome, sepsis, cardiac arrest, and acute central nervous system injuries. These discrepancies may stem from the small differences between the oxygenation targets used in randomized trials, the physiological limitations of PaO2 and SpO2 targets, which reflect blood oxygen content rather than oxygen delivery, the lack of measurements of microvascular function or oxygen delivery, and the heterogeneity in treatment response. Furthermore, advanced analytical methods (e.g., machine learning) are emerging as promising tools to implement population enrichment strategies. By refining patient sub-group identification, these approaches can significantly optimize precision medicine, enabling more personalized oxygen therapy tailored to individual patient characteristics.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».