Video Laryngoscope Intubation With an Aerosol Barrier Device: A Randomized Sequential Crossover Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To assess the impact of the use of aerosol barrier device, Splashguard-CG, on the endotracheal intubation with different types of laryngoscope. Design: A pilot randomized sequential crossover simulation study. Setting: A single academic center in Japan. Subjects: Physicians in a single academic university hospital in Japan. Interventions: Use of Splashguard-CG. Measurements and Main Results: All participants were asked to perform endotracheal intubation to a manikin simulator using three different devices (Macintosh laryngoscope; Airway Scope [Nihon Kohden, Tokyo, Japan]; and McGRATH MAC [Aircraft Medical, Edinburgh, United Kingdom]) with and without Splashguard-CG in place, which required a total of six attempts and measured the intubation time as the primary outcome. Thirty physicians (15 experienced physicians and 15 less-experienced physicians) were included. Intubation time using Macintosh laryngoscope was significantly longer in the group with Macintosh laryngoscope and Splashguard-CG compared with the group without Splashguard-CG by the median difference of 4.3 seconds (interquartile range, 2.6–7.4 s; p < 0.001). There was no significant increase in the intubation time with or without Splashguard-CG for the Airway Scope (0.6 s; interquartile range, –3.7 to 3.2 s; p = 0.97) and the McGRATH MAC (0.5 s; interquartile range, –1.4 to 4.6 s; p = 0.09). This trend was found in both the experienced and less-experienced groups. We observed significant increases of subjective difficulty of the endotracheal intubation evaluated by using a Visual Analog Scale in the Splashguard-CG groups for all three types of devices. Conclusions: The use of a video laryngoscope with an aerosol barrier device does not impact the time required endotracheal intubation in a simulation environment. This method can be considered as airway management for coronavirus disease 2019.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».