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Enregistrement W2534961069 · doi:10.1164/rccm.201607-1338oc

Effort to Breathe with Various Spontaneous Breathing Trial Techniques. A Physiologic Meta-analysis

2016· review· en· W2534961069 sur OpenAlexaff
Michael C. Sklar, Karen E. A. Burns, Nuttapol Rittayamai, Ashley Lanys, Michela Rauseo, Lü Chen, Martin Dres, Guangqiang Chen, Ewan C. Goligher, Neill K. J. Adhikari, Laurent Brochard, Jan O. Friedrich

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisIntensive care medicineSpontaneous breathing trialBreathingMEDLINEAnesthesiaIntensive care unitInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Spontaneous breathing trials (SBTs) are designed to simulate conditions after extubation, and it is essential to understand the physiologic impact of different methods. Objectives We conducted a systematic review and pooled measures reflecting patient respiratory effort among studies comparing SBT methods in a meta-analysis. Methods We searched Medline, Excerpta Medica Database, and Web of Science from inception to January 2016 to identify randomized and nonrandomized clinical trials reporting physiologic measurements of respiratory effort (pressure–time product) or work of breathing during at least two SBT techniques. Secondary outcomes included the rapid shallow breathing index (RSBI), and effort measured before and after extubation. The quality of physiologic measurement and research design was appraised for each study. Outcomes were analyzed using ratio of means. Measurements and Main Results Among 4,138 citations, 16 studies (n = 239) were included. Compared with T-piece, pressure support ventilation significantly reduced work by 30% (ratio of means [RoM], 0.70; 95% confidence interval [CI], 0.57–0.86), effort by 30% (RoM, 0.70; 95% CI, 0.60–0.82), and RSBI by 20% (RoM, 0.80; 95% CI, 0.75–0.86). Continuous positive airway pressure had significantly lower pressure-time product by 18% (RoM, 0.82; 95% CI, 0.68–0.999) compared with T-piece, and reduced RSBI by 16% (RoM, 0.84; 95% CI, 0.74–0.95). Studies comparing SBTs with the postextubation period demonstrated that pressure support induced significantly lower effort and RSBI; T-piece reduced effort, but not the work, compared with postextubation. Work, effort, and RSBI measured while intubated on the ventilator with continuous positive airway pressure of 0 cm H2O were no different than extubation. Conclusions Pressure support reduces respiratory effort compared with T-piece. Continuous positive airway pressure of 0 cm H2O and T-piece more accurately reflect the physiologic conditions after extubation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,048
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations196
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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