Effect of high-flow nasal cannula oxygen therapy in adults with acute hypoxemic respiratory failure: a meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
<h3>BACKGROUND:</h3> Conflicting recommendations exist on whether high-flow nasal cannula (HFNC) oxygen therapy should be administered to adult patients in critical care with acute hypoxemic respiratory failure. We performed a meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) to evaluate its effect on intubation rates. <h3>METHODS:</h3> We searched electronic databases from inception to April 2016. We included RCTs that compared HFNC oxygen therapy with usual care (conventional oxygen therapy or noninvasive ventilation) in adults with acute hypoxemic respiratory failure. Because of the different methodologies and variation in clinical outcomes, we conducted 2 subgroup analyses according to oxygen therapy used and disease severity. We pooled data using random-effects models. The primary outcome was the proportion of patients who required endotracheal intubation. <h3>RESULTS:</h3> We included 6 RCTs (<i>n</i> = 1892). Compared with conventional oxygen therapy, HFNC oxygen therapy was associated with a lower intubation rate (risk ratio [RR] 0.60, 95% confidence interval [CI] 0.38 to 0.94; <i>I</i><sup>2</sup> = 49%). We found no significant difference in the rate between HFNC oxygen therapy and noninvasive ventilation (RR 0.86, 95% CI 0.68 to 1.09; <i>I</i><sup>2</sup> = 2%). In the subgroup analysis by disease severity, no significant differences were found in the intubation rate between HFNC oxygen therapy and either conventional oxygen therapy or noninvasive ventilation (interaction <i>p</i> = 0.3 and 0.4, respectively). <h3>INTERPRETATION:</h3> The intubation rate with HFNC oxygen therapy was lower than the rate with conventional oxygen therapy and similar to the rate with noninvasive ventilation among patients with acute hypoxemic respiratory failure. Larger, high-quality RCTs are needed to confirm these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,044 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».