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Enregistrement W4410272226 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a3751

Mechanical Ventilation Parameters During Extracorporeal Membrane Oxygenation for Acute Hypoxemic Respiratory Failure: A Systematic Review

2025· review· en· W4410272226 sur OpenAlexaff
Richard Greendyk, Yogesh Kumar Verma, Michael C. Sklar, Eddy Fan, Ewan C. Goligher

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExtracorporeal membrane oxygenationAcute respiratory failureRespiratory failureMechanical ventilationOxygenationExtracorporealIntensive care medicineVentilation (architecture)AnesthesiaCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: In patients with acute hypoxemic respiratory failure (AHRF), extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) has been utilized to support gas exchange and mitigate ventilator-induced lung injury (VILI). The optimal ventilation settings during ECMO remain unknown. The purpose of this systematic review is to describe practices surrounding mechanical ventilation and other therapies aimed at improving lung function during ECMO for AHRF. Methods: A comprehensive search strategy was developed using a combination of database-specific subject headings and text words for the main concepts of mechanical ventilation, ECMO and respiratory failure. Results were limited to humans and years 2000 to present to look at all studies published after the publication of the Acute Respiratory Distress Syndrome Network trial on May 4, 2000. We searched the following databases on May 1, 2024: Ovid MEDLINE; Ovid Embase; Cochrane Database of Systematic Reviews (Ovid); and Cochrane Central Register of Controlled Trials (Ovid). Studies included were randomized controlled trials or prospective observational studies of patients with AHRF undergoing ECMO. Results: Twenty-nine studies (3159 patients) met our inclusion criteria. Patients had a median age of 51 years (IQR 46-53). A median of 61.25% (IQR 33.10-88.28%) of patients underwent prone positioning prior to ECMO. A median of 95.4% (IQR 69.7-98.2%) of patients received neuromuscular blockade prior to ECMO. After initiation of ECMO, studies reported reductions in respiratory rate (from median 27.0 [IQR 25.0-29.2] to 16.0 [IQR 11.0-18.2] breaths per minute), tidal volume (from median 5.9 [IQR 5.7-6.0] to 3.2 [IQR 2.8-3.7] ml/kg ideal body weight), PEEP (from median 12.0 [IQR 12.0-14.0] to 12.0 [IQR 11.5-14.0] cm H2O), and driving pressure (from median 17.8 [IQR 17.0-19.0] to 12.0 [IQR 10.0-12.6] cm H2O). Conclusion: Reduction in the intensity of mechanical ventilation in patients with AHRF supported by ECMO common, suggesting that clinicians may be attempting to reduce VILI after initiation of ECMO. References:1.Acute Respiratory Distress Syndrome Network, Brower RG, Matthay MA, et al. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000;342(18):1301-1308. doi:10.1056/NEJM2000050434218012.Marhong JD, Munshi L, Detsky M, Telesnicki T, Fan E. Mechanical ventilation during extracorporeal life support (ECLS): a systematic review. Intensive Care Med. 2015;41(6):994-1003. doi:10.1007/s00134-015-3716-2

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,006
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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