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Enregistrement W1970506634 · doi:10.5430/jnep.v4n1p62

High-Frequency Oscillatory Ventilation (HFOV) in preterm infants: Nursing management experience of a III-level Neonatal Intensive Care Unit (NICU) at the Catholic University of the Sacred Heart of Rome

2013· article· en· W1970506634 sur OpenAlexvenueno aff
Giovanni Vento, Milena Tana, Alessandra Gianduzzo, Luca Di Sarra, Martina Querini, Luana Di Mastrogiovanni, Chiara Tirone, Claudia Aurilia, Alessandra Lio, Sarah Perelli, Cinzia Ricci, Costantino Romagnoli

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatal intensive care unitGestational ageMechanical ventilationIntensive careHigh-frequency ventilationIntensive care unitPopulationBirth weightLow birth weightAnesthesiaPediatricsIntensive care medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the last years High Frequency Oscillatory Ventilation (HFOV) has been increasingly used in preterm infants with respiratory failure. In our Neonatal Intensive Care Unit (NICU) newborns with gestational age (GA) ≤ 27 weeks and/or birth weight (BW) < 1000g requiring mechanical ventilation, are electively treated with HFOV, performed with Draeger Babylog 8000 plus. Specific knowledge regarding optimal methods for setting and managing HFOV involves both physicians and nurses. Nursing considerations for the use of HFOV to detect changes in condition and to prevent complications in a high risk population, such as patients of NICU, are strongly needed. Furthermore data on weaning and extubation criteria are limited, especially in extremely low birth weight (ELBW) infants. Objective of this study was to evaluate the HFOV major nursing issues in the light of a more than ten years’ experience in the management of preterm infants (GA ≤ 27 weeks) and/or BW < 1000g who require invasive respiratory assistance and managed with HFOV as a primary mode of ventilation. Methods: We described some key points of nursing care of preterm infants HFOV ventilated: airways, circulation, care, postures and patients comfort. All preterm infants directly extubated from HFOV between June 2006 and June 2009 were included into this retrospective cohort study. Extubation was attempted when continuous distending pressure (CDP) was ≤ 6 cmH 2 O, FiO 2 ≤ 0.25 and Amplitude ≤ 30%. Data on ventilator setting and gas exchange parameters just prior to extubation were collected by reviewing respiratory sheets. Results : Fifty-eight patients of 73 electively treated with HFOV (79.5%) were directly extubated from HFOV: 53 (91%) were successfully extubated and 5 (9%) required re-intubation within the following 72 hours for hypercapnia (pCO 2 > 70 mmHg). No significant differences were found between Extubation Success and Extubation Failure Groups in terms of GA (26.2 ± 1.3 vs 25.8 ± 1.3 weeks, respectively), BW (770 ± 204 vs 614 ± 193g, respectively), day of extubation (3 [1-53] vs 3 [2-10], respectively). The only different parameter between Extubation Success and Extubation Failure Groups was DCO 2 (Vt 2 xHz/kg) before extubation, significantly higher in the first Group: 30 ± 10 vs 18 ± 12 ( p <0.05). Conclusions: In electively HFOV ventilated ELBW infants, weaning the CDP ≤ 6 cmH 2 O with FiO 2 ≤ 0.25 is feasible and extubation at this setting is successful in 91% of our ELBW infants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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