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Enregistrement W2794733568 · doi:10.1513/annalsats.201712-961oc

Inspiratory Muscle Rehabilitation in Critically Ill Adults. A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2794733568 sur OpenAlexafffund
Stefannie Vorona, Umberto Sabatini, Sulaiman Al-Maqbali, Michele Bertoni, Martin Dres, Bernie Bissett, Frank van Haren, A. Daniel Martin, Cristian Urrea, Debbie Brace, Matteo Parotto, Margaret S. Herridge, Neill K. J. Adhikari, Eddy Fan, Luana Torres Monteiro Melo, W. Darlene Reid, Laurent Brochard, Niall D. Ferguson, Ewan C. Goligher

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInterquartile rangeIntensive care unitMechanical ventilationMeta-analysisRandomized controlled trialPhysical therapyCINAHLConfidence intervalIntensive careIntensive care medicineInternal medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Respiratory muscle weakness is common in critically ill patients; the role of targeted inspiratory muscle training (IMT) in intensive care unit rehabilitation strategies remains poorly defined. Objectives The primary objective of the present study was to describe the range and tolerability of published methods for IMT. The secondary objectives were to determine whether IMT improves respiratory muscle strength and clinical outcomes in critically ill patients. Methods We conducted a systematic review to identify randomized and nonrandomized studies of physical rehabilitation interventions intended to strengthen the respiratory muscles in critically ill adults. We searched the MEDLINE, Embase, HealthSTAR, CINAHL, and CENTRAL databases (inception to September Week 3, 2017) and conference proceedings (2012 to 2017). Data were independently extracted by two authors and collected on a standardized report form. Results A total of 28 studies (N = 1,185 patients) were included. IMT was initiated during early mechanical ventilation (8 studies), after patients proved difficult to wean (14 studies), or after extubation (3 studies), and 3 other studies did not report exact timing. Threshold loading was the most common technique; 13 studies employed strength training regimens, 11 studies employed endurance training regimens, and 4 could not be classified. IMT was feasible, and there were few adverse events during IMT sessions (nine studies; median, 0%; interquartile range, 0–0%). In randomized trials (n = 20), IMT improved maximal inspiratory pressure compared with control (15 trials; mean increase, 6 cm H2O; 95% confidence interval [CI], 5–8 cm H2O; pooled relative ratio of means, 1.19; 95% CI, 1.14–1.25) and maximal expiratory pressure (4 trials; mean increase, 9 cm H2O; 95% CI, 5–14 cm H2O). IMT was associated with a shorter duration of ventilation (nine trials; mean difference, 4.1 d; 95% CI, 0.8–7.4 d) and a shorter duration of weaning (eight trials; mean difference, 2.3 d; 95% CI, 0.7–4.0 d), but confidence in these pooled estimates was low owing to methodological limitations, including substantial statistical and methodological heterogeneity. Conclusions Most studies of IMT in critically ill patients have employed inspiratory threshold loading. IMT is feasible and well tolerated in critically ill patients and improves both inspiratory and expiratory muscle strength. The impact of IMT on clinical outcomes requires future confirmation.

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)0,026
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,024
Bibliométrie0,0060,007
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)0,0040,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations192
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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