Abstract This paper aims to highlight the potential applications and limits of a large language model (LLM) in healthcare. ChatGPT is a recently developed LLM that was trained on a massive dataset of text for dialogue with users. Although AI-based language models like ChatGPT have demonstrated impressive capabilities, it is uncertain how well they will perform in real-world scenarios, particularly in fields such as medicine where high-level and complex thinking is necessary. Furthermore, while the use of ChatGPT in writing scientific articles and other scientific outputs may have potential benefits, important ethical concerns must also be addressed. Consequently, we investigated the feasibility of ChatGPT in clinical and research scenarios: (1) support of the clinical practice, (2) scientific production, (3) misuse in medicine and research, and (4) reasoning about public health topics. Results indicated that it is important to recognize and promote education on the appropriate use and potential pitfalls of AI-based LLMs in medicine.

Importance

 High-flow nasal oxygen is recommended as initial treatment for acute hypoxemic respiratory failure and is widely applied in patients with COVID-19. 

Objective

 To assess whether helmet noninvasive ventilation can increase the days free of respiratory support in patients with COVID-19 compared with high-flow nasal oxygen alone. 

Design, Setting, and Participants

 Multicenter randomized clinical trial in 4 intensive care units (ICUs) in Italy between October and December 2020, end of follow-up February 11, 2021, including 109 patients with COVID-19 and moderate to severe hypoxemic respiratory failure (ratio of partial pressure of arterial oxygen to fraction of inspired oxygen ≤200). 

Interventions

 Participants were randomly assigned to receive continuous treatment with helmet noninvasive ventilation (positive end-expiratory pressure, 10-12 cm H₂O; pressure support, 10-12 cm H₂O) for at least 48 hours eventually followed by high-flow nasal oxygen (n = 54) or high-flow oxygen alone (60 L/min) (n = 55). 

Main Outcomes and Measures

 The primary outcome was the number of days free of respiratory support within 28 days after enrollment. Secondary outcomes included the proportion of patients who required endotracheal intubation within 28 days from study enrollment, the number of days free of invasive mechanical ventilation at day 28, the number of days free of invasive mechanical ventilation at day 60, in-ICU mortality, in-hospital mortality, 28-day mortality, 60-day mortality, ICU length of stay, and hospital length of stay. 

Results

 Among 110 patients who were randomized, 109 (99%) completed the trial (median age, 65 years [interquartile range {IQR}, 55-70]; 21 women [19%]). The median days free of respiratory support within 28 days after randomization were 20 (IQR, 0-25) in the helmet group and 18 (IQR, 0-22) in the high-flow nasal oxygen group, a difference that was not statistically significant (mean difference, 2 days [95% CI, −2 to 6];P = .26). Of 9 prespecified secondary outcomes reported, 7 showed no significant difference. The rate of endotracheal intubation was significantly lower in the helmet group than in the high-flow nasal oxygen group (30% vs 51%; difference, −21% [95% CI, −38% to −3%];P = .03). The median number of days free of invasive mechanical ventilation within 28 days was significantly higher in the helmet group than in the high-flow nasal oxygen group (28 [IQR, 13-28] vs 25 [IQR 4-28]; mean difference, 3 days [95% CI, 0-7];P = .04). The rate of in-hospital mortality was 24% in the helmet group and 25% in the high-flow nasal oxygen group (absolute difference, −1% [95% CI, −17% to 15%];P > .99). 

Conclusions and Relevance

 Among patients with COVID-19 and moderate to severe hypoxemia, treatment with helmet noninvasive ventilation, compared with high-flow nasal oxygen, resulted in no significant difference in the number of days free of respiratory support within 28 days. Further research is warranted to determine effects on other outcomes, including the need for endotracheal intubation. 

Trial Registration

 ClinicalTrials.gov Identifier:NCT04502576

BackgroundCoronavirus disease 2019 (COVID-19) is associated with a high disease burden with 10% of confirmed cases progressing towards critical illness. Nevertheless, the disease course and predictors of mortality in critically ill patients are poorly understood.MethodsFollowing the critical developments in ICUs in regions experiencing early inception of the pandemic, the European-based, international RIsk Stratification in COVID-19 patients in the Intensive Care Unit (RISC-19-ICU) registry was created to provide near real-time assessment of patients developing critical illness due to COVID-19.FindingsAs of April 22, 2020, 639 critically ill patients with confirmed SARS-CoV-2 infection were included in the RISC-19-ICU registry. Of these, 398 had deceased or been discharged from the ICU. ICU-mortality was 24%, median length of stay 12 (IQR, 5–21) days. ARDS was diagnosed in 74%, with a minimum P/F-ratio of 110 (IQR, 80–148). Prone positioning, ECCO2R, or ECMO were applied in 57%. Off-label therapies were prescribed in 265 (67%) patients, and 89% of all bloodstream infections were observed in this subgroup (n = 66; RR=3·2, 95% CI [1·7–6·0]). While PCT and IL-6 levels remained similar in ICU survivors and non-survivors throughout the ICU stay (p = 0·35, 0·34), CRP, creatinine, troponin, d-dimer, lactate, neutrophil count, P/F-ratio diverged within the first seven days (p<0·01). On a multivariable Cox proportional-hazard regression model at admission, creatinine, d-dimer, lactate, potassium, P/F-ratio, alveolar-arterial gradient, and ischemic heart disease were independently associated with ICU-mortality.InterpretationThe European RISC-19-ICU cohort demonstrates a moderate mortality of 24% in critically ill patients with COVID-19. Despite high ARDS severity, mechanical ventilation incidence was low and associated with more rescue therapies. In contrast to risk factors in hospitalized patients reported in other studies, the main mortality predictors in these critically ill patients were markers of oxygenation deficit, renal and microvascular dysfunction, and coagulatory activation. Elevated risk of bloodstream infections underscores the need to exercise caution with off-label therapies.