Prediction of Extubation readiness in extremely preterm infants by the automated analysis of cardiorespiratory behavior: study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extremely preterm infants (≤ 28 weeks gestation) commonly require endotracheal intubation and mechanical ventilation (MV) to maintain adequate oxygenation and gas exchange. Given that MV is independently associated with important adverse outcomes, efforts should be made to limit its duration. However, current methods for determining extubation readiness are inaccurate and a significant number of infants fail extubation and require reintubation, an intervention that may be associated with increased morbidities. A variety of objective measures have been proposed to better define the optimal time for extubation, but none have proven clinically useful. In a pilot study, investigators from this group have shown promising results from sophisticated, automated analyses of cardiorespiratory signals as a predictor of extubation readiness. The aim of this study is to develop an automated predictor of extubation readiness using a combination of clinical tools along with novel and automated measures of cardiorespiratory behavior, to assist clinicians in determining when extremely preterm infants are ready for extubation. METHODS: In this prospective, multicenter observational study, cardiorespiratory signals will be recorded from 250 eligible extremely preterm infants with birth weights ≤1250 g immediately prior to their first planned extubation. Automated signal analysis algorithms will compute a variety of metrics for each infant, and machine learning methods will then be used to find the optimal combination of these metrics together with clinical variables that provide the best overall prediction of extubation readiness. Using these results, investigators will develop an Automated system for Prediction of EXtubation (APEX) readiness that will integrate the software for data acquisition, signal analysis, and outcome prediction into a single application suitable for use by medical personnel in the neonatal intensive care unit. The performance of APEX will later be prospectively validated in 50 additional infants. DISCUSSION: The results of this research will provide the quantitative evidence needed to assist clinicians in determining when to extubate a preterm infant with the highest probability of success, and could produce significant improvements in extubation outcomes in this population. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov identifier: NCT01909947 . Registered on July 17 2013. Trial sponsor: Canadian Institutes of Health Research (CIHR).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».