The Stable Microbubble Test for Determining Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) Success in Very Preterm Infants Receiving Nasal CPAP from Birth
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> 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. <b><i>Objective:</i></b> To determine if SMT can identify soon after birth, very preterm infants who may be successfully managed on CPAP alone. <b><i>Methods:</i></b> 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<sup>2</sup> and subsequent intubation. <b><i>Results:</i></b> 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) cmH<sub>2</sub>O and FiO<sub>2</sub> 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<sup>2</sup>. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.8 (95% CI 0.7-0.9). A SMT count ≥8 microbubbles/mm<sup>2</sup> 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. <b><i>Conclusion:</i></b> Infants treated with CPAP from birth, who had<b> </b>SMT counts ≥8 microbubbles/mm<sup>2</sup> 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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».