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Enregistrement W2970503876 · doi:10.14309/ajg.0000000000000358

Methods of Gastric Tube Placement Verification in Neonates, Infants, and Children: A Systematic Review and Meta-Analysis

2019· review· en· W2970503876 sur OpenAlexaff
Tian Lin, Yan Shen, Wendy Gifford, Xiuqun Qin, Xuelian Liu, Ken Chen, Denise Harrison

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineSystematic reviewPediatricsMEDLINEInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The objective was to evaluate diagnostic performance of multiple methods used to assess gastric tube placement verification in neonates, infants, and children. METHODS: A systematic review using the methods outlined in the Cochrane Handbook for Reviews of Diagnostic Test Accuracy was conducted. Eight databases were searched. Studies on neonates, infants, and children in which researchers compared different methods for gastric tube placement verification with x-ray reference standard were eligible in the review. RESULTS: Eight studies involving 911 participants that evaluated 9 index tests for gastric tube placement verification were included. Most studies were of moderate methodological quality, and most index tests were assessed in small individual studies. pH testing with cutoff values ≤ 6 for gastric tube position confirmation was the only index test subjected to meta-analysis, with the summary sensitivity and specificity being 0.77 (95% confidence interval [CI] 0.56-0.90) and 0.42 (95% CI 0.16-0.73). Other tests for gastric tube placement verification showed great variations in sensitivities and specificities. DISCUSSION: pH ≤ 6 is not sufficiently accurate to be recommended for gastric tube placement verification in neonates, infants, and children. Diagnostic performance of pH ≤ 4 or 5 and other methods cannot be determined because of the paucity of data and methodological variations in studies. Clinical practice related to the diagnostic tests used will continue to be dictated by local preferences and cost factors, until stronger evidence becomes available.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,033
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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