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Enregistrement W2953763544 · doi:10.1136/archdischild-2019-316832

Neonatal lung ultrasonography to evaluate need for surfactant or mechanical ventilation: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2953763544 sur OpenAlexaff
Abdul Razak, Maher Faden

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood Fetal & Neonatal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanical ventilationMeta-analysisRespiratory distressContext (archaeology)Continuous positive airway pressureCochrane LibraryLungCINAHLInternal medicineIntensive care medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,032
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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