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Enregistrement W2088085411 · doi:10.1186/s13054-015-0755-6

Automated versus non-automated weaning for reducing the duration of mechanical ventilation for critically ill adults and children: a cochrane systematic review and meta-analysis

2015· review· en· W2088085411 sur OpenAlexafffund
Louise Rose, Marcus J. Schultz, Chris R. Cardwell, Philippe Jouvet, Bronagh Blackwood

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineWest Park Healthcare CentreHealth Sciences CentreToronto East General HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCritically illMechanical ventilationMeta-analysisIntensive care medicineWeaningDuration (music)Emergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Automated weaning systems may improve adaptation of mechanical support for a patient's ventilatory needs and facilitate systematic and early recognition of their ability to breathe spontaneously and the potential for discontinuation of ventilation. Our objective was to compare mechanical ventilator weaning duration for critically ill adults and children when managed with automated systems versus non-automated strategies. Secondary objectives were to determine differences in duration of ventilation, intensive care unit (ICU) and hospital length of stay (LOS), mortality, and adverse events. METHODS: Electronic databases were searched to 30 September 2013 without language restrictions. We also searched conference proceedings; trial registration websites; and article reference lists. Two authors independently extracted data and assessed risk of bias. We combined data using random-effects modelling. RESULTS: We identified 21 eligible trials totalling 1,676 participants. Pooled data from 16 trials indicated that automated systems reduced the geometric mean weaning duration by 30% (95% confidence interval (CI) 13% to 45%), with substantial heterogeneity (I(2) = 87%, P <0.00001). Reduced weaning duration was found with mixed or medical ICU populations (42%, 95% CI 10% to 63%) and Smartcare/PS (28%, 95% CI 7% to 49%) but not with surgical populations or using other systems. Automated systems reduced ventilation duration with no heterogeneity (10%, 95% CI 3% to 16%) and ICU LOS (8%, 95% CI 0% to 15%). There was no strong evidence of effect on mortality, hospital LOS, reintubation, self-extubation and non-invasive ventilation following extubation. Automated systems reduced prolonged mechanical ventilation and tracheostomy. Overall quality of evidence was high. CONCLUSIONS: Automated systems may reduce weaning and ventilation duration and ICU stay. Due to substantial trial heterogeneity an adequately powered, high quality, multi-centre randomized controlled trial is needed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,031
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,422
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations87
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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