The interaction between arterial oxygenation and carbon dioxide and hospital mortality following out of hospital cardiac arrest: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Outcomes following out of hospital cardiac arrest (OHCA) are poor. The optimal arterial oxygen and carbon dioxide (PaCO2) levels for managing patients following OHCA are unknown. We hypothesized that abnormalities in arterial oxygenation (PaO2/FiO2 ratio or PaO2) and PaCO2 would be associated with hospital mortality following OHCA. We hypothesized that PaCO2 would significantly modify the oxygenation–mortality relationship. Methods This was an observational cohort study using data from OHCA survivors admitted to adult critical care units in England, Wales and Northern Ireland from 2011 to 2018. Logistic regression analyses were performed to assess the relationship between hospital mortality and oxygenation and PaCO2. Results The analysis included 23,625 patients. In comparison with patients with a PaO2/FiO2 > 300 mmHg, those with a PaO2/FiO2 ≤ 100 mmHg had higher mortality (adjusted OR, 1.79; 95% CI, 1.48 to 2.15; P < 0.001). In comparison to hyperoxemia (PaO2 > 100 mmHg), patients with hypoxemia (PaO2 < 60 mmHg) had higher mortality (adjusted OR, 1.34; 95% CI, 1.10 to 1.65; P = 0.004). In comparison with normocapnia, hypercapnia was associated with lower mortality. Hypocapnia (PaCO2 ≤ 35 mmHg) was associated with higher mortality (adjusted OR, 1.91; 95% CI, 1.63 to 2.24; P < 0.001). PaCO2 modified the PaO2/FiO2–mortality and PaO2–mortality relationships, though these relationships were complex. Patients who were both hyperoxic and hypercapnic had the lowest mortality. Conclusions Low PaO2/FiO2 ratio, hypoxemia and hypocapnia are associated with higher mortality following OHCA. PaCO2 modifies the relationship between oxygenation and mortality following OHCA; future studies examining this interaction are required.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».