MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2904435529 · doi:10.3389/fped.2018.00400

A Review of Oxygen Use During Chest Compressions in Newborns—A Meta-Analysis of Animal Data

2018· review· en· W2904435529 sur OpenAlexaff
Catalina Garcia-Hidalgo, Po‐Yin Cheung, Anne Lee Solevåg, Máximo Vento, Megan O’Reilly, Ola Didrik Saugstad, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisIntensive care medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: International consensus statements for resuscitation of newborn infants recommend provision of 100% oxygen once chest compressions are required. However, 100% oxygen exacerbates reperfusion injury and reduces cerebral perfusion in newborn babies. Objective: We aimed to establish whether resuscitation with air during chest compression is feasible and safe in newborn infants compared with 100% oxygen. Methods: Systematic search of PubMed, Google Scholar and CINAHL for articles examining variable oxygen concentrations during chest compressions in term newborns. Results: Overall, no human studies but eight animal studies (n=323 animals) comparing various oxygen concentrations during chest compression were identified. The pooled analysis showed no difference in mortality rates for animals resuscitated with air versus 100% oxygen (risk ratio 1.04 [0.35, 3.08], I2=0%, p=0.94). ROSC was also similar between groups with a mean difference of -3.8 [-29.7 – 22] sec, I2=0%, p=0.77. No difference in oxygen damage or adverse events were identified between groups. Conclusions: Air had similar time to ROSC and mortality as 100% oxygen during neonatal chest compression. A large randomized controlled clinical trial comparing air vs. 100% oxygen during neonatal chest compression is warranted.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,018
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,108 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PediatricsMême sujetNeonatal Respiratory Health ResearchTravaux en français237 207