Sedation practices in patients intubated in the emergency department compared with those in patients in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to compare sedation management during and after intubation in the emergency department with that in the intensive care unit. METHODS: This was a single-center retrospective cohort study of adults who were intubated in the emergency department or intensive care unit and who received mechanical ventilation between January 2018 and February 2022. We collected data from electronic medical records. The primary outcome was the duration from intubation to the first documentation of light sedation, which was defined as a Sedation Agitation Scale score of 3 - 4. RESULTS: This study included 264 patients, 95 (36%) of whom were intubated in the emergency department and 169 (64%) in the intensive care unit. With respect to the anesthetic agents used for intubation, ketamine was the most frequently used drug in the emergency department and was used more frequently than in the intensive care unit (61% versus 40%; p = 0.001). Propofol was the predominant sedative used in the intensive care unit, with a higher prevalence than in the emergency department (50% versus 33%; p = 0.01). Additionally, benzodiazepines and fentanyl were more frequently used in the intensive care unit (39% versus 6%; p < 0.001 and 68% versus 9.5%; p < 0.001, respectively). Within 24 hours after intubation, 68% (65/95) of the emergency department patients and 82% (138/169) of the patients intubated in the intensive care unit achieved light sedation, with median durations of 13.5 hours and 10.5 hours, respectively. Patients who were intubated in the emergency department were less likely to achieve light sedation at 24 hours (adjusted hazard ratio 0.64; p = 0.04; 95%CI, 0.42 - 0.97). CONCLUSION: Compared with intensive care unit patients, critically ill patients who were intubated in the emergency department are at risk of deeper sedation and a longer time to achieve light sedation.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».