Near‐infrared Spectroscopy Monitoring During Cardiac Arrest: A Systematic Review and Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tissue oximetry using near-infrared spectroscopy (NIRS) is a noninvasive monitor of cerebral oxygenation. This new technology has been used during cardiac arrest (CA) because of its ability to give measures in low-blood-flow situations. The aim of this study was to assess the evidence regarding the association between the types of NIRS measurements (mean, initial, and highest values) and resuscitation outcomes (return of spontaneous circulation [ROSC], survival to discharge, and good neurologic outcome) in patients undergoing cardiopulmonary resuscitation. METHODS: This review was registered (Prospero CRD42015017380) and is reported as per the PRISMA guidelines. Medline, Embase, and CENTRAL were searched. All studies, except case reports and case series of fewer than five patients, reporting on adults that had NIRS monitoring during CA were eligible for inclusion. Two reviewers assessed the quality of the included articles and extracted the data. The outcome effect was standardized using standardized mean difference (SMD). RESULTS: Twenty nonrandomized observational studies (15 articles and five conference abstracts) were included in this review, for a total of 2,436 patients. We found a stronger association between ROSC and mean NIRS values (SMD = 1.33; 95% confidence interval [CI] = 0.92 to 1.74) than between ROSC and initial NIRS measurements (SMD = 0.51; 95% CI = 0.23 to 0.78). There was too much heterogeneity among the highest NIRS measurements group to perform meta-analysis. Only two of the 75 patients who experienced ROSC had a mean NIRS saturation under 30%. Patients who survived to discharge and who had good neurologic outcome displayed superior combined initial and mean NIRS values than their counterparts (SMD = 1.63; 95% CI = 1.34 to 1.92; and SMD = 2.12; 95% CI = 1.14 to 3.10). CONCLUSIONS: Patients with good resuscitation outcomes have significantly higher NIRS saturations during resuscitation than their counterparts. The types of NIRS measurements during resuscitation influenced the association between ROSC and NIRS saturation. Prolonged failure to obtain a NIRS saturation higher than 30% may be included in a multimodal approach to the decision of terminating resuscitation efforts (Class IIb, Level of Evidence C-Limited Data).
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».