Long-term non-invasive ventilation therapies in children: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Long-term non-invasive ventilation (NIV) is a common modality of breathing support used for a range of sleep and respiratory disorders. The aim of this scoping review was to provide a summary of the literature relevant to long-term NIV use in children. We used systematic methodology to identify 11,581 studies with final inclusion of 289. We identified 76 terms referring to NIV; the most common term was NIV (22%). Study design characteristics were most often single center (84%), observational (63%), and retrospective (54%). NIV use was reported for 73 medical conditions with obstructive sleep apnea and spinal muscular atrophy as the most common conditions. Descriptive data, including NIV incidence (61%) and patient characteristics (51%), were most commonly reported. Outcomes from sleep studies were reported in 27% of studies followed by outcomes on reduction in respiratory morbidity in 19%. Adverse events and adherence were reported in 20% and 26% of articles respectively. Authors reported positive conclusions for 73% of articles. Long-term use of NIV has been documented in a large variety of pediatric patient groups with studies of lower methodological quality. While there are considerable data for the most common conditions, there are fewer data to support NIV use for many additional conditions.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».