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Enregistrement W2765291421 · doi:10.1513/annalsats.201704-341ot

High-Frequency Oscillation for Adult Patients with Acute Respiratory Distress Syndrome. A Systematic Review and Meta-Analysis

2017· review· en· W2765291421 sur OpenAlexaff
Ewan C. Goligher, Laveena Munshi, Neill K. J. Adhikari, Maureen O. Meade, Carol Hodgson, Hannah Wunsch, Elizabeth Uleryk, Ognjen Gajic, Marcelo B. P. Amato, Niall D. Ferguson, Gordon D. Rubenfeld, Eddy Fan

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMeta-analysisMechanical ventilationRelative riskConfidence intervalRespiratory distressClinical trialIntensive care medicineInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: By minimizing tidal lung strain and maintaining alveolar recruitment, high-frequency oscillatory ventilation (HFOV) may protect against ventilator-induced lung injury. OBJECTIVES: To summarize the current evidence in support of the use of HFOV in adult patients with acute respiratory distress syndrome. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized trials comparing mortality rates with the use of HFOV versus conventional mechanical ventilation for adult patients with acute respiratory distress syndrome. Eligible trials were identified from previously published systematic reviews and an updated literature search. Data on 28-day mortality, oxygenation, adverse events, and use of rescue therapies were collected; effects were pooled using random effects models weighted by inverse variance. Strength of evidence was assessed using Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation methodology. RESULTS: Six trials were eligible for inclusion (total n = 1,715 patients). Four trials mandated lung-protective ventilation in the control group and one trial applied a higher positive end-expiratory pressure (PEEP) ventilation strategy in the control group. None of the trials were judged to be at high risk of bias, though all were unblinded. In trials that did not systematically employ any cointerventions with HFOV and that targeted low tidal volumes in the patients randomized to conventional ventilation (primary analysis), HFOV had no significant effect on mortality (three trials; risk ratio [RR], 1.14; 95% confidence interval [CI], 0.88 to 1.48; evidence grade = high). Pooled analysis of all six trials also did not suggest a significant mortality reduction (RR, 0.94; 95% CI, 0.71 to 1.24; evidence grade = low). The single trial that employed a conventional ventilation strategy with both lower tidal volumes and higher PEEP as control reported higher mortality in patients receiving HFOV (RR, 1.41; 95% CI, 1.12 to 1.79). HFOV was not associated with improved oxygenation after 24 hours (five trials; mean increase of 10 mm Hg; 95% CI, -16 to 37 mm Hg). Rates of barotrauma were not different between HFOV and conventional ventilation, although significant benefit or harm could not be excluded (RR, 1.15; 95% CI, 0.61 to 2.17). CONCLUSIONS: Published randomized trials suggest that HFOV is not associated with a mortality benefit, and may even be harmful in comparison to ventilation with low tidal volumes and higher levels of PEEP.

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)0,025
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,032
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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