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Enregistrement W2753000083 · doi:10.1183/13993003.02426-2016

Official ERS/ATS clinical practice guidelines: noninvasive ventilation for acute respiratory failure

2017· review· en· W2753000083 sur OpenAlexaff
Bram Rochwerg, Laurent Brochard, Mark Elliott, Dean Hess, Nicholas S. Hill, Stefano Nava, Paolo Navalesi, Massimo Antonelli, Jan Brożek, Giorgio Conti, Miquel Ferrer, Kalpalatha K. Guntupalli, Samir Jaber, Sean Keenan, Jordi Mancebo, Sangeeta Mehta, Suhail Raoof

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of British ColumbiaRoyal Columbian HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute respiratory failureClinical PracticeIntensive care medicineRespiratory failureVentilation (architecture)Noninvasive ventilationMechanical ventilationInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noninvasive mechanical ventilation (NIV) is widely used in the acute care setting for acute respiratory failure (ARF) across a variety of aetiologies. This document provides European Respiratory Society/American Thoracic Society recommendations for the clinical application of NIV based on the most current literature. The guideline committee was composed of clinicians, methodologists and experts in the field of NIV. The committee developed recommendations based on the GRADE (Grading, Recommendation, Assessment, Development and Evaluation) methodology for each actionable question. The GRADE Evidence to Decision framework in the guideline development tool was used to generate recommendations. A number of topics were addressed using technical summaries without recommendations and these are discussed in the supplementary material. This guideline committee developed recommendations for 11 actionable questions in a PICO (population–intervention–comparison–outcome) format, all addressing the use of NIV for various aetiologies of ARF. The specific conditions where recommendations were made include exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease, cardiogenic pulmonary oedema, de novo hypoxaemic respiratory failure, immunocompromised patients, chest trauma, palliation, post-operative care, weaning and post-extubation. This document summarises the current state of knowledge regarding the role of NIV in ARF. Evidence-based recommendations provide guidance to relevant stakeholders.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSans objet
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

Citations1 617
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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