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Enregistrement W2518955877 · doi:10.4187/respcare.04775

Cough Augmentation Techniques in the Critically Ill: A Canadian National Survey

2016· article· en· W2518955877 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreOttawa HospitalWest Park Healthcare CentreHealth Sciences CentreToronto East General HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreWestern UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCough reflexExsufflationLung volumesContraindicationMechanical ventilationPneumothoraxAnesthesiaLungInternal medicineAirwayInsufflationSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Critically ill mechanically ventilated patients experience impaired airway clearance due to ineffective cough and impaired secretion mobilization. Cough augmentation techniques, including mechanical insufflation-exsufflation (MI-E), manually assisted cough, and lung volume recruitment, improve cough efficiency. Our objective was to describe use, indications, contraindications, interfaces, settings, complications, and barriers to use across Canada. METHODS: An e-mail survey was sent to nominated local survey champions in eligible Canadian units (ICUs, weaning centers, and intermediate care units) with 4 telephone/e-mail reminders. RESULTS: The survey response rate was 157 of 238 (66%); 78 of 157 units (50%) used cough augmentation, with 50 (64%) using MI-E, 53 (68%) using manually assisted cough, and 62 (79%) using lung volume recruitment. Secretion clearance was the most common indication (MI-E, 92%; manually assisted cough, 88%; lung volume recruitment, 76%), although the most common units (44%) used it <50% of the time. Use during weaning from invasive (MI-E, 21%; manually assisted cough, 39%; lung volume recruitment, 3%) and noninvasive ventilation (MI-E, 21%; manually assisted cough, 33%; lung volume recruitment, 21%) was infrequent. The most common diagnoses were neuromuscular disease (97%) and spinal cord injury (83%). Pneumothorax was the most frequently identified absolute contraindication for MI-E (93%) and lung volume recruitment (83%); rib fracture was most frequently identified for manually assisted cough (69%). MI-E mean inspiratory pressure was 31 cm H2O, and expiratory pressure was -32 cm H2O. Mucus plugging requiring tracheostomy inner change was the most frequent complication for MI-E (23%), chest pain for manually assisted cough (36%), and hypotension for lung volume recruitment (17%). The most commonly cited barriers were lack of expertise (70%), knowledge (65%), and resources (52%). CONCLUSIONS: We found moderate adoption of cough augmentation techniques, particularly for secretion management. Lack of expertise and knowledge are potentially modifiable barriers addressed with educational interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle