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Enregistrement W2076366910 · doi:10.1159/000353363

The Stable Microbubble Test for Determining Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) Success in Very Preterm Infants Receiving Nasal CPAP from Birth

2013· article· en· W2076366910 sur OpenAlexaff
Risha Bhatia, Colin J. Morley, Brenda Argus, David G. Tingay, Susan Donath, Peter G. Davis

Notice bibliographique

RevueNeonatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuous positive airway pressureMedicineInterquartile rangeReceiver operating characteristicGestationIntubationPositive pressureGestational ageAnesthesiaMicrobubblesUltrasoundSurgeryPregnancyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Very preterm infants can be treated with nasal continuous positive airway pressure (CPAP) from birth, but some fail. A rapid test, such as the stable microbubble test (SMT) on gastric aspirate, may identify those who can be managed successfully using CPAP. OBJECTIVE: To determine if SMT can identify soon after birth, very preterm infants who may be successfully managed on CPAP alone. METHODS: Stable microbubbles (diameter <15 µm) were counted in gastric aspirates taken <1 h of age from infants <30 weeks' gestation, who received CPAP from birth. Infants failed CPAP if intubated at <72 h of age. Clinicians were masked to SMT results. A receiver operating characteristic curve was generated to determine the relationship between number of microbubbles/mm(2) and subsequent intubation. RESULTS: 68 infants of mean (SD) 28.1 (1.4) weeks' gestation received CPAP in the delivery room at a median (interquartile range) pressure 7 (6-8) cmH2O and FiO2 0.25 (0.21-0.3). Gastric aspirates were taken at a median (interquartile range) age of 0.5 (0.3-0.6) hours. The best cut-off point for predicting CPAP success or failure was a SMT count of 8 microbubbles/mm(2). The area under the receiver operating characteristic curve was 0.8 (95% CI 0.7-0.9). A SMT count ≥8 microbubbles/mm(2) had a sensitivity of 53%, a specificity of 100%, a positive predictive value of 100%, and a negative predictive value of 60% for predicting CPAP success. CONCLUSION: Infants treated with CPAP from birth, who had SMT counts ≥8 microbubbles/mm(2) on their gastric aspirate, did not fail CPAP.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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