Efficacy and safety of bubble CPAP in neonatal care in low and middle income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Forty per cent of global child deaths occur in the neonatal period. Low and middle income countries need effective and simple methods to improve hospital-based neonatal care. Bubble continuous positive airway pressure (CPAP) may have a role in improving the quality of respiratory support in hospitals in low and middle income countries. AIM: To examine the evidence for the efficacy and safety of bubble CPAP in neonates with respiratory distress in low and middle income settings. METHOD: A systematic search (1946-March 2014) was performed of Pubmed, Ovid MEDLINE, Web of Science, Google Scholar and the references of relevant articles. Articles meeting inclusion criteria (CPAP for respiratory distress in infants <28 days of age in hospitals in low and middle income countries) were assessed using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation and Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale methodology. Outcomes included need for mechanical ventilation, complications and mortality. RESULTS: In three studies, the initial use of bubble CPAP compared with oxygen therapy, followed by mechanical ventilation if required, reduced the need for mechanical ventilation by 30%-50%. In another three trials comparing bubble CPAP with ventilator CPAP, mortality and complication rates were similar, while meta-analysis of CPAP failure in these same trials showed a lower failure rate in the bubble CPAP groups (p <0.003). CONCLUSIONS: There is evidence that bubble CPAP is safe and reduces the need for mechanical ventilation. Further research into the efficacy of bubble CPAP in low-income and middle-income countries is needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».