Ultrasound imaging versus palpation method for diagnostic lumbar puncture in neonates and infants: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Lumbar puncture (LP) failure rates vary and can be as high as 65%. Ultrasound guidance could increase the success of performing LP. OBJECTIVE: To summarise the evidence on the use of ultrasound guidance versus palpation method for LP. DATA SOURCES: We searched computerised databases and published indexes, registries and references identified from bibliographies of pertinent articles without any language restrictions to find studies that compared ultrasound guidance to palpation method for performing an LP. STUDY SELECTION: Studies were included if they were randomised or quasirandomised trials in neonates and infants that compared ultrasound guidance with palpation method for performing an LP. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Standardised data collection tool was used for data extraction, and two reviewers independently assessed the quality of the studies. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The primary outcome was the risk of LP failure, while the risk of traumatic tap, needle redirections/reinsertions and procedure durations were secondary outcomes. RESULTS: Data from four studies and 308 participants is included in the analysis. Ultrasound imaging reduced the risk of LP failure, risk ratio of 0.58 (95% CI 0.15 to 2.28), but it was not statistically significant (p=0.44). Ultrasound imaging significantly reduced the risk of a traumatic tap risk ratio of 0.33 (95% CI 0.13 to 0.82) and p=0.02. The included studies had low to moderate quality; the studies differed based on mean age and with variability on outcome definition. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This meta-analysis suggests that ultrasound imaging has no effect in increasing lumbar success but is beneficial in reducing the risk of traumatic taps in neonates and infants. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42017055800.
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 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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».