Effectiveness and safety of nasal mask versus binasal prongs for providing continuous positive airway pressure in preterm infants—A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Continuous positive airway pressure (CPAP) delivered via binasal prongs has been the cornerstone of respiratory management in preterm infants. Though effective, the use of binasal prongs is associated with nasal trauma, and CPAP failure. To overcome these issues, nasal masks are increasingly used to deliver CPAP in preterm infants. The aim was to conduct a systematic review of randomized controlled trials (RCTs) comparing nasal mask versus binasal prongs to deliver CPAP in preterm infants. Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cumulative Index of Nursing, and Allied Health Literature, and E-abstracts from the Pediatric Academic Society meetings were searched in May 2017. All RCTs comparing nasal mask versus binasal prongs for delivering CPAP in preterm infants were included. Primary outcome was CPAP failure (need for mechanical ventilation within 72 h of initiating CPAP). Secondary outcomes included duration of CPAP, moderate to severe nasal trauma, any nasal trauma, pneumothorax, severe IVH, bronchopulmonary dysplasia at 36 weeks postmenstrual age, and mortality. Five RCTs with low risk of bias were included. Nasal mask significantly decreased the risk of CPAP failure (4 RCTs [N = 459]; relative risk [RR]: 0.63; 95% confidence interval [CI]: 0.45-0.88; P=.007; I2 = 0%, NNT: 9), and the incidence of moderate to severe nasal trauma (3 RCTs [N = 275], RR: 0.41; 95%CI, 0.24-0.72; P = 0.002; I2 = 74%, NNT: 6). Other outcomes did not differ significantly between the groups. Compared to binasal prongs, nasal mask may provide a safe and effective alternative by minimizing the risk of CPAP failure in preterm infants needing CPAP support.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».