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Enregistrement W3110221461 · doi:10.29390/cjrt-2020-037

Cough peak flow to predict the extubation outcome: Comparison between three cough stimulation methods

2020· article· en· W3110221461 sur OpenAlexvenueno aff
Christiane Melo Almeida, Agnaldo José Lopes, Fernando Silva Guimarães

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiaReceiver operating characteristicSalineStimulationCutoffArea under the curveCatheterEndotracheal tubeSurgeryInternal medicineIntubation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this study was to compare the predictive value of three cough peak flow (CPF) maneuvers in predicting the extubation outcome in a cohort of mechanically ventilated subjects. METHODS: Eighty-one mechanically ventilated subjects who succeeded in the spontaneous breathing trial were included. In a randomized order, CPF was stimulated and measured using three methods: voluntary command (V_CPF), tracheal saline instillation (S_CPF), and mechanical stimulation with a catheter (C_CPF). Additionally, CPF was measured 20 min after the extubation (PE_CPF). The diagnostic accuracy of the CPF methods in relation to the extubation outcome was measured using the receiver operating characteristic (ROC) curve. ROC curve results were compared using the Hanley and McNeil method. RESULTS: = 0.13). The optimum cutoff values were V_CPF = 45 L/min, S_CPF = 60 L/min, and C_CPF = 55 L/min. PE_CPF also showed high accuracy in predicting the extubation outcome (AUC = 0.95; cutoff = 75 L/min). CONCLUSIONS: In mechanically ventilated and cooperative subjects, there is no difference in the accuracy of CPF measured voluntarily, with stimulation using saline or by catheter stimulation in predicting the reintubation. CPF recording after endotracheal tube removal has high accuracy to predict the extubation outcome.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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