1811 High-Flow Nasal Cannulae for Respiratory Support of Preterm Infants: A Review of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Background High-flow nasal cannulae (HFNC) are gaining in popularity as a form of non-invasive respiratory support for preterm infants in neonatal intensive care units around the world. They are proposed as an alternative to nasal continuous positive airway pressure (NCPAP) for treating respiratory distress in a variety of clinical situations, including post-extubation support, primary therapy from birth, and to ‘wean’ from NCPAP. Objectives To present and discuss the available evidence for the use of HFNC in various roles in the preterm population. Methods We performed an internet-based literature search for relevant, original research articles (both randomised and not) on the use of HFNC in preterm infants. Results 18 studies were included in the review. Distending pressure generated by HFNC in preterm infants increases with increasing flow rate and decreasing infant size, and may vary according to the amount of leak around the prongs. HFNC may be as effective as NCPAP at improving respiratory parameters such as tidal volume and work of breathing in preterm infants, but perhaps only at flow rates >2 Litres per minute. Based on available published evidence, the efficacy and safety of HFNC in preterm infants remain to be determined. Conclusions There is increasing evidence from clinical trials to support the use of HFNC treatment of preterm infants with respiratory failure, however uncertainty remains about efficacy, safety and optimal flow rates. Until the results of randomised trials in progress are known, widespread use of HFNC to treat preterm infants cannot be recommended.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».