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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».