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Enregistrement W3106474531 · doi:10.7326/m20-2306

Ventilation Techniques and Risk for Transmission of Coronavirus Disease, Including COVID-19

2020· review· en· W3106474531 sur OpenAlexaff
Holger J. Schünemann, Joanne Khabsa, Karla Solo, Assem M. Khamis, Romina Brignardello‐Petersen, Amena El‐Harakeh, Andrea Darzi, Anisa Hajizadeh, Antonio Bognanni, Anna Bąk, Ariel Izcovich, Carlos A. Cuello‐García, Chen Chen, E Borowiack, Fatimah Chamseddine, Finn Schünemann, Gian Paolo Morgano, Giovanna Elsa Ute Muti-Schünemann, Guang Chen, Hong Zhao, Ignacio Neumann, Jan Brożek, Joel Schmidt, Layal Hneiny, Leila Harrison, Marge Reinap, Mats Junek, Nancy Santesso, Rayane El-Khoury, Rebecca Thomas, Robby Nieuwlaat, Rosa Stalteri, Sally Yaacoub, Tamara Lotfi, Tejan Baldeh, Thomas Piggott, Yuan Zhang, Zahra Saad, Bram Rochwerg, Dan Perri, Eddy Fan, Florian Stehling, Imad Bou Akl, Mark Loeb, Paul Garner, Stephen Aston, Waleed Alhazzani, Wojciech Szczeklik, Derek K. Chu, Elie A. Akl

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensToronto General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicineMiddle East respiratory syndrome coronavirusMechanical ventilationCoronavirusIntensive care medicineAirborne transmissionTransmission (telecommunications)ConfoundingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mechanical ventilation is used to treat respiratory failure in coronavirus disease 2019 (COVID-19). PURPOSE: To review multiple streams of evidence regarding the benefits and harms of ventilation techniques for coronavirus infections, including that causing COVID-19. DATA SOURCES: 21 standard, World Health Organization-specific and COVID-19-specific databases, without language restrictions, until 1 May 2020. STUDY SELECTION: Studies of any design and language comparing different oxygenation approaches in patients with coronavirus infections, including severe acute respiratory syndrome (SARS) or Middle East respiratory syndrome (MERS), or with hypoxemic respiratory failure. Animal, mechanistic, laboratory, and preclinical evidence was gathered regarding aerosol dispersion of coronavirus. Studies evaluating risk for virus transmission to health care workers from aerosol-generating procedures (AGPs) were included. DATA EXTRACTION: Independent and duplicate screening, data abstraction, and risk-of-bias assessment (GRADE for certainty of evidence and AMSTAR 2 for included systematic reviews). DATA SYNTHESIS: 123 studies were eligible (45 on COVID-19, 70 on SARS, 8 on MERS), but only 5 studies (1 on COVID-19, 3 on SARS, 1 on MERS) adjusted for important confounders. A study in hospitalized patients with COVID-19 reported slightly higher mortality with noninvasive ventilation (NIV) than with invasive mechanical ventilation (IMV), but 2 opposing studies, 1 in patients with MERS and 1 in patients with SARS, suggest a reduction in mortality with NIV (very-low-certainty evidence). Two studies in patients with SARS report a reduction in mortality with NIV compared with no mechanical ventilation (low-certainty evidence). Two systematic reviews suggest a large reduction in mortality with NIV compared with conventional oxygen therapy. Other included studies suggest increased odds of transmission from AGPs. LIMITATION: Direct studies in COVID-19 are limited and poorly reported. CONCLUSION: Indirect and low-certainty evidence suggests that use of NIV, similar to IMV, probably reduces mortality but may increase the risk for transmission of COVID-19 to health care workers. PRIMARY FUNDING SOURCE: World Health Organization. (PROSPERO: CRD42020178187).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations133
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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