Clinical Performance and Safety of Closed-Loop Systems: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Automated systems can improve the stability of controlled variables and reduce the workload in clinical practice without increasing the risks to patients. We conducted this review and meta-analysis to assess the clinical performance of closed-loop systems compared with manual control. Our primary outcome was the accuracy of closed-loop systems in comparison with manual control to maintain a given variable in a desired target range. The occurrence of overshoot and undershoot episodes was the secondary outcome. We retrieved randomized controlled trials on accuracy and safety of closed-loop systems versus manual control. Our primary outcome was the percentage of time during which the system was able to maintain a given variable (eg, bispectral index or oxygen saturation) in a desired range or the proportion of the target measurements that was within the required range. Our secondary outcome was the percentage of time or the number of episodes that the controlled variable was above or below the target range. The standardized mean difference and 95% confidence interval (CI) were calculated for continuous outcomes, whereas the odds ratio and 95% CI were estimated for dichotomous outcomes. Thirty-six trials were included. Compared with manual control, automated systems allowed better maintenance of the controlled variable in the anesthesia drug delivery setting (95% CI, 11.7%-23.1%; percentage of time, P < 0.0001, number of studies: n = 15), in patients with diabetes mellitus (95% CI, 11.5%-30.9%; percentage of time, P = 0.001, n = 8), and in patients mechanically ventilated (95% CI, 1.5%-23.1%; percentage of time, P = 0.03, n = 8). Heterogeneity among the studies was high (>75%). We observed a significant reduction of episodes of overshooting and undershooting when closed-loop systems were used. The use of automated systems can result in better control of a given target within a selected range. There was a decrease of overshooting or undershooting of a given target with closed-loop systems.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».