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Enregistrement W3126162611 · doi:10.21037/jtd-20-2993

Clinical application of a digital thoracic drainage system for objectifying and quantifying air leak versus the traditional vacuum system: a retrospective observational study

2021· article· en· W3126162611 sur OpenAlexaff
Song Am Lee, Jun Seok Kim, Hyun Keun Chee, Jae Joon Hwang, Michael Ji, Yo Han Kim, Hyeong Ju Moon, Woo Surng Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKonkuk University
Mots-clésMedicineThoracostomyPneumothoraxSurgeryDrainageChest tubeObservational studyPleural cavityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Digital thoracic drainage systems have recently been introduced and widely used in clinical practices in developed countries. These systems can monitor intrathoracic pressure changes and air leaks in real time, and also allow for objective and quantitative analyses, which aid in managing patients with a prolonged persistent air leak into the pleural space. We investigated the feasibility and effectiveness of such a new device versus the traditional vacuum system for treating patients with pneumothorax. Methods: Closed thoracostomy drainage was carried out on 100 adult patients with primary or secondary pneumothorax between January 2017 and December 2018. All the patients were aged ≥18 years and treated with a chest tube at a single medical center by the same cardiothoracic surgeons and intensivists. Patients who underwent closed thoracostomy drainage using an indwelling 24-French chest tube were divided into 2 groups immediately before closed thoracostomy: the digital thoracic drainage group (digital group, n=50) and the traditional analogue thoracic drainage group (analogue group, n=50). The detailed information about demographic data, treatment outcome, duration of indwelling catheterization., hospital days, cost-effectiveness and patient satisfaction was evaluated. We also evaluated whether digitally recorded intrapleural pressure changes and air leaks would predict chest tube removal timing and outcome. Results: The baseline parameters of the 2 groups were comparable with no significant differences in sex, age, weight or body mass index. The mean hospital day was shorter in the digital group than in the analogue group (17.96±12.23 vs. 18.32±16.64, P=0.902), and there was no statistically significant difference in the hospital length of stay between the 2 groups. Air leaks through the chest tube and duration of chest tube indwelling hours showed no significant statistical differences between the digital and analogue groups (213.47±219.80 vs. 261.94±184.47, P=0.235 and 223.44±218.75 vs 275.29±186.06, P=0.205, respectively). Total drainage amount and ambulation time per day were significantly higher in the digital group than in the analogue group [209.62±139.63 vs. 162.48±80.42 (P=0.042) and 6.42±3.62 vs.3.94±1.74 (P<0.001), respectively]. Hours of full expansion were significantly shorter and sleep disturbance caused by the noise of chest tube drainage was less in the digital group than in the analogue group [25.64±14.55 vs. 46.52±25.53 (P<0.001) and 2.38±1.03 vs. 5.70±2.87 (P<0.001), respectively]. Conclusions: To date, there is no definite consensus and guidelines on the standardized digital suction system in pneumothorax. This study proposed the guidelines for the application of digital thoracic drainage systems in pneumothorax and also suggested that digital thoracic drainage systems might be a valuable tool to determine chest tube removal timing and reducing the length of hospital stay in patients with pneumothorax.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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