Brain natriuretic peptide to predict successful liberation from mechanical ventilation in critically ill patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting successful liberation from mechanical ventilation (MV) in critically ill patients is challenging. Brain natriuretic peptide (BNP) has been proposed to help guide decision-making for readiness to liberate from MV following a spontaneous breathing trial (SBT). METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis of randomized and prospective observational studies that measured BNP levels at the time of SBT in patients receiving MV. The primary endpoint was successful liberation from MV (absence of reintubation or non-invasive ventilation at 48 h). Statistical analyses included bi-variate and Moses-Littenberg models and DerSimonian-Laird pooling of areas under ROC curve (AUROC). RESULTS: A total of 731 articles were screened. Eighteen adult and 2 pediatric studies were fulfilled pre-specified eligibility. The measure of the relative variation of BNP during SBT (ΔBNP%) after exclusion of SBT failure by clinical criteria in adults yielded a sensitivity and specificity of 0.889 [0.831-0.929] and 0.828 [0.730-0.896] for successful liberation from MV, respectively, with a pooled AUROC of 0.92 [0.88-0.97]. The pooled AUROC for any method of analysis for absolute variation of BNP (ΔBNP), pre-SBT BNP, and post-SBT BNP were 0.89 [0.83-0.95], 0.77 [0.63-0.91], and 0.85 [0.80-0.90], respectively. CONCLUSION: The relative change in BNP during a SBT has potential value as an incremental tool after successful SBT to predict successful liberation from MV in adults. There is insufficient data to support the use of BNP in children or as an alternate test to clinical indices of SBT, or the use of ΔBNP, BNP-pre, and BNP-post as an alternate or incremental test. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018087474 (6 February 2018).
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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 | 0,000 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».