How is ultrasound imaging being used to assess respiratory musculature? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: 1) To identify studies which have used ultrasound imaging to evaluate respiratory musculature; and 2) evaluate, synthesize and compare the methodology for image acquisition and analysis. Methods: Data Sources: Five electronic databases (Medline, CINAHL, EMBASE, Scopus and Cochrane Library) with the last search run in February 2020.Eligibility: English language quantitative studies assessing ultrasound imaging of the respiratory musculature. No restriction based on clinical pathology. Data Extraction and Synthesis: Two authors independently screened studies for inclusion and performed data extraction. Results: A total of 123 papers on 8,131 participants were identified with 46% published since 2018. The three most common clinical populations were: ICU (n=48/123, 39%); respiratory (n=20/123, 16%) and neurological (n=20/123, 16%). Studies were predominantly undertaken in Europe (n=45/123, 37%) and Asia (n=31/123, 25%). Within the ICU field the main focus was on the predictive validity of diaphragm ultrasonography for successful extubation and/or weaning failure. Two studies specifically evaluated the intercostal muscle. The most commonly evaluated diaphragm muscle characteristics were: thickness, thickening fraction and excursion. There was wide variation in the ultrasound machine and probe used. If patient position was specified the most common position was supine to semi recumbent with most common imaging view being either: intercostal and/or subcostal. Conclusion: This systematic review highlights the recent literature growth on respiratory muscle imaging. There is an urgent need to understand the clinimetric properties and utility of ultrasonography as a predictive tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».