Brain natriuretic peptide to predict successful liberation from mechanical ventilation in critically ill patients: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Predicting successful liberation from mechanical ventilation (MV) among critically ill patients receiving MV can be challenging. The current parameters used to predict successful extubation have shown variable predictive value. Brain natriuretic peptide (BNP) has been proposed as a novel biomarker to help guide decision-making in readiness for liberation of MV following a spontaneous breathing trial (SBT). Current evidence on the predictive ability of BNP has been uncertain, and BNP has not been integrated into clinical practice guidelines. METHODS AND ANALYSIS: We will perform a systematic review and meta-analysis to evaluate the value of BNP during SBT to predict success of liberation from MV. A search strategy will be developed in collaboration with a research librarian, and electronic databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science) and additional sources will be searched. Search themes will include: (1) BNP and (2) weaning, extubation and/or liberation from MV. Citation screening, selection, quality assessment and data abstraction will be performed in duplicate. The primary outcome will be liberation from MV; secondary outcomes will include time to reintubation, mortality, MV duration, total and postextubation intensive care unit (ICU) stay, hospitalisation duration, tracheostomy rate, ICU-acquired weakness rate and ventilator-free days. Primary statistical analysis will include predictive value of BNP by receiver operating characteristic curve, sensitivity/specificity and likelihood ratios for combination of BNP and SBT parameters for failure of liberation from MV. Secondary statistical analysis will be performed on individual and combinations of extracted metrics. ETHICS AND DISSEMINATION: Our review will add knowledge by mapping the current body of evidence on the value of BNP testing for prediction of successful liberation from MV, and describe knowledge gaps and research priorities. Our findings will be disseminated through peer-reviewed publication, presentation at a scientific congress, through regional/national organisations and social media. Research ethics approval is not required. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018087474.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».