Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standard indications for endotracheal suctioning are often based on clinical judgment on the deterioration of the patient9s condition, and/or routine suctioning. TBA Care is a secretion detector that analyses airway sounds and indicates the need for suctioning. OBJECTIVE: To determine the efficacy of TBA Care in detecting retained secretions, compared to standard indications. METHODS: We conducted a prospective randomized trial with 72 general intensive care unit patients randomized at intubation into 2 groups, differing only in suctioning indications. The control group indications were at least 3 scheduled suctionings per day or were clinically driven. The secretion-detector group indications were device signal or clinically driven. At each suctioning session we recorded the indication for suctioning and the amount of secretions removed. Patients were followed until intensive care unit discharge or extubation. Diagnosis of ventilator-associated pneumonia was confirmed via microbiological analysis of suctioned secretions. RESULTS: We analyzed 1,705 suctionings in the control group and 1,354 in the secretion-detector group. The secretion-detector group had fewer suctionings per day (3.9 ± 2.3 vs 4.8 ± 1.2, P = .002) and a lower rate of unnecessary suctionings (4% vs 12%, P < .001). In the secretion-detector group, 97% of the suctionings were performed following the signal from the TBA Care device. In the control group, clinical deterioration (65%) was the most frequent indication for suctioning. The incidence of ventilator-associated pneumonia was similar in the groups. CONCLUSIONS: TBA Care seems to give valid and timely indications for suctioning, anticipating clinical deterioration due to secretion retention and reducing unnecessary suctionings. (ClinicalTrials.gov registration NCT00932776.)
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,866 | 0,636 |
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 ».