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Enregistrement W3094820424 · doi:10.1155/2020/7406457

High-Flow Nasal Cannula in Hypercapnic Respiratory Failure: A Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3094820424 sur OpenAlexaboutno aff
Yongkang Huang, Wei Lei, Wenyu Zhang, Jianan Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésMedicineNasal cannulaMeta-analysisCannulaRespiratory systemRespiratory failureAnesthesiaNoninvasive ventilationSurgeryInternal medicineMechanical ventilation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although the efficacy and safety of high-flow nasal cannula (HFNC) in hypoxemic respiratory failure are widely recognized, it is yet unclear whether HFNC can effectively reduce the intubation rate and mortality in hypercapnic respiratory failure. We performed a systematic review and meta-analysis to assess the safety and efficiency of HFNC in these patients. Methods: A systematic search of PubMed, Embase, and Cochrane Library (CENTRAL) was carried out. Two reviewers independently screened all references according to the inclusion criteria. We used the Cochrane risk-of-bias tool and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale to assess the quality of randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies, respectively. Data from eligible trials were extracted for the meta-analysis. Results: Eight studies with a total of 621 participants were included (six RCTs and two cohort studies). Our analysis showed that HFNC is noninferior to noninvasive ventilation (NIV) with respect to intubation rate in both RCTs (OR = 0.92, 95% CI: 0.45-1.88) and cohort studies (OR = 0.94, 95% CI: 0.55-1.62). Similarly, the analysis of cohort studies showed no difference in reducing mortality rates (OR = 0.96, 95% CI: 0.42-2.20). Based on RCTs, NIV seemed more effective in reducing mortality (OR = 1.33, 95% CI: 0.68-2.60), but the intertreatment difference was not statistically significant. Furthermore, no significant differences were found between HFNC and NIV relating to change of blood gas analysis or respiratory rate (MD = -0.75, 95% CI: -2.6 to 1.09). Likewise, no significant intergroup differences were found with regard to intensive care unit stay (SMD = -0.07, 95% CI: 0.26 to 0.11). Due to a physiological friendly interface and variation, HFNC showed a significant advantage over NIV in patients' comfort and complication of therapy. Conclusion: Despite the limitations noted, HFNC may be an effective and safe alternative to prevent endotracheal intubation and mortality when NIV is unsuitable in mild-to-moderate hypercapnia. Further high-quality studies are needed to validate these findings.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,040
Bibliométrie0,0060,007
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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