Mucoactive agents for acute respiratory failure in the critically ill: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Acute respiratory failure (ARF) is a common cause of admission to intensive care units (ICUs). Mucoactive agents are medications that promote mucus clearance and are frequently administered in patients with ARF, despite a lack of evidence to underpin clinical decision making. The aim of this systematic review was to determine if the use of mucoactive agents in patients with ARF improves clinical outcomes. Methods We searched electronic and grey literature (January 2020). Two reviewers independently screened, selected, extracted data and quality assessed studies. We included trials of adults receiving ventilatory support for ARF and involving at least one mucoactive agent compared with placebo or standard care. Outcomes included duration of mechanical ventilation. Meta-analysis was undertaken using random-effects modelling and certainty of the evidence was assessed using Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation. Results Thirteen randomised controlled trials were included (1712 patients), investigating four different mucoactive agents. Mucoactive agents showed no effect on duration of mechanical ventilation (seven trials, mean difference (MD) −1.34, 95% CI −2.97 to 0.29, I 2 =82%, very low certainty) or mortality, hospital stay and ventilator-free days. There was an effect on reducing ICU length of stay in the mucoactive agent groups (10 trials, MD −3.22, 95% CI −5.49 to −0.96, I 2 =89%, very low certainty). Conclusion Our findings do not support the use of mucoactive agents in critically ill patients with ARF. The existing evidence is of low quality. High-quality randomised controlled trials are needed to determine the role of specific mucoactive agents in critically ill patients with ARF. PROSPERO registration number CRD42018095408.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».