The Heterogeneous Effect of High PEEP strategies on Survival in Acute Respiratory Distress Syndrome: preliminary results of a data-driven analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Some ARDS patients benefit from high PEEP while others may be harmed, indicating heterogeneity of treatment effect (HTE). We applied data-driven approaches to uncover HTE and re-examined HTE previously hypothesized in literature. Methods: We identified 8 RCTs, and obtained individual patient data from 3 (ALVEOLI, LOVS, EXPRESS = train cohort). We used effect modelling to predict individualized treatment effects (28-day mortality risk difference between PEEP strategies) across subgroups stratified by observed PEEP tertiles (≤8 cmH2O, 9–11 cmH2O, ≥12 cmH2O). We also evaluated HTEs earlier hypothesized in the literature, comparing 1) patients with baseline PaO2/FiO2 (P/F) below vs. above 200 mmHg, and 2) patients with hypo- vs. hyper-inflammatory phenotypes. Results: In low PEEP tertile (≤8 cmH2O), an X-learner and S-learner were used to train final models. In the high PEEP tertile (≥12 cmH₂O), only a causal forest with forward selection was sufficient. Respiratory-system compliance (Crs) was selected during cross validation, and used to train an extra model, with predicted effects shifting from harm to benefit of high PEEP for Crs >26.5 mL/cmH2O. High PEEP benefited patients with baseline P/F ≤200 mmHg (OR 0.80, 95% CI 0.66–0.98) more than those with P/F >200 mmHg (OR 1.74, 95% CI 1.02–2.98; interaction P=0.01). This HTE was significant only when P/F was measured at low PEEP (≤8 cmH₂O). A 2nd-order interaction confirmed heterogeneity of the HTE (ie, second-order HTE) across PEEP tertiles (P=0.03). In LOVS, no HTE for high PEEP between phenotypes was found, despite earlier observed HTE in ALVEOLI trial. Preliminary conclusion: Baseline P/F predicts benefit from high PEEP if measured at low PEEP. Findings will be externally validated using 5 other RCTs (test cohort).
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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 | 0,135 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».