Neonatal lung ultrasonography to evaluate need for surfactant or mechanical ventilation: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context Lung ultrasonography (LUS) is increasingly used to identify various neonatal respiratory disorders. There is emerging evidence that it can identify infants with significant lung disease who need surfactant treatment or mechanical ventilation. Objective To systematically review the accuracy of LUS in determining the need for surfactant treatment or mechanical ventilation in infants with respiratory distress treated with nasal continuous positive airway pressure (NCPAP). Methods Database search include EMBASE, Medline, CINAHL and Cochrane central from inception until 17 October 2018. Included is diagnostic accuracy studies reporting LUS evaluating surfactant therapy/mechanical ventilation. Two authors extracted data independently and assessed quality. Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 tool was used to determine the methodological quality. Results Six studies involving 485 infants included in the review. Three studies used LUS score, two used type 1 lung profile, and one used high-risk LUS to evaluate the outcome. The pooled sensitivity and specificity at LUS score cut-off >5–6 was 88% (95% CI 80% to 93%) and 82% (95% CI 74% to 89%), respectively. Infants with LUS score >5–6 were at significantly increased risk of surfactant treatment compared with infants with LUS score <5–6 (relative risk=7.51; 95% CI 4.16 to 13.58; two studies; participants=189; I 2 =0%). The diagnostic accuracy of type 1 lung profile was better in younger preterm infants (sensitivity 88.9%, specificity 100%) compared with late preterm and term infants (sensitivity 100%, specificity 28%). Conclusions LUS, particularly LUS score, can be used accurately to determine the need for surfactant replacement treatment or mechanical ventilation in infants with respiratory distress treated with NCPAP support. The accuracy is better in younger preterm infants compared with late preterm and term infants. PROSPERO registration number CRD42018115135.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».