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Enregistrement W2766778527 · doi:10.1513/annalsats.201704-340ot

Lung Recruitment Maneuvers for Adult Patients with Acute Respiratory Distress Syndrome. A Systematic Review and Meta-Analysis

2017· review· en· W2766778527 sur OpenAlexaff
Ewan C. Goligher, Carol Hodgson, Neill K. J. Adhikari, Maureen O. Meade, 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 NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineARDSMeta-analysisMechanical ventilationRandomized controlled trialRelative riskIntensive care medicineSystematic reviewConfidence intervalClinical trialAdverse effectGuidelineInternal medicineMEDLINELungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: In patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS), lung recruitment maneuvers (LRMs) may prevent ventilator-induced lung injury and improve survival. OBJECTIVES: To summarize the current evidence in support of the use of LRMs in adult patients with ARDS and to inform the recently published American Thoracic Society/European Society of Intensive Care Medicine/Society of Critical Care Medicine clinical practice guideline on mechanical ventilation in ARDS. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized trials comparing mechanical ventilation strategies with and without LRMs. Eligible trials were identified from among previously published systematic reviews and an updated literature search. Data on 28-day mortality, oxygenation, adverse events, and use of rescue therapy were collected, and results were pooled using random effects models weighted by inverse variance. Strength of evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation methodology. RESULTS: We screened 430 citations and previous systematic reviews and found six trials eligible for inclusion (n = 1,423 patients in total). The type of LRM varied widely between trials, and five of the trials involved a cointervention with a higher positive end-expiratory pressure (PEEP) ventilation strategy. Risk of bias was deemed high in one trial. In the primary analysis, the only trial without a cointervention showed that LRMs were associated with reduced mortality (one trial; risk ratio [RR], 0.62; 95% confidence interval [CI], 0.39-0.98; evidence grade = low). Meta-analysis of all six trials also suggested a significant mortality reduction (six trials; RR, 0.81; 95% CI, 0.69-0.95; evidence grade = moderate), and the use of a higher PEEP cointervention did not significantly modify the mortality effect (P = 0.27 for heterogeneity). LRMs were also associated with improved oxygenation after 24 hours (six trials; mean increase, 52 mm Hg; 95% CI, 23-81 mm Hg) and less frequent requirement for rescue therapy (three trials; RR, 0.65; 95% CI, 0.45-0.94). LRMs were not associated with an increased rate of barotrauma (four trials; RR, 0.84; 95% CI, 0.46-1.55). The rate of hemodynamic compromise was not significantly increased with LRMs (three trials; RR, 1.30; 95% CI, 0.92-1.78). CONCLUSIONS: Randomized trials suggest that LRMs in combination with a higher PEEP ventilation strategy reduce mortality, but confidence in this finding is limited. Further trials are required to confirm benefit from LRMs in adults with ARDS.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,032
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,490
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'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

Citations102
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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