Decannulation following tracheostomy in children: A systematic review of decannulation protocols
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a systematic review of the existing pediatric decannulation protocols, including the role of polysomnography, and their clinical outcomes. METHODS: Five online databases were searched from database inception to May 29, 2020. Study inclusion was limited to publications that evaluated tracheostomy decannulation in children 18 years of age and younger. Data extracted included patient demographics and primary indication for tracheostomy. Methods used to assess readiness for decannulation were noted including the use of bronchoscopy, tracheostomy tube modifications, and gas exchange measurements. After decannulation, details regarding mode of ventilation, location, and length of observation period, and clinical outcomes were also collected. Descriptive statistical analyses were performed. RESULTS: A total of 24 studies including 1395 children were reviewed. Tracheostomy indications included upper airway obstruction at a well-defined anatomic site (35%), upper airway obstruction not at a well-defined site (12%) and need for long-term ventilation and pulmonary care (53%). Bronchoscopy was routinely used in 23 of 24 (96%) protocols. Tracheostomy tube modifications in the protocols included capping (n = 20, 83%), downsizing (n = 14, 58%), and fenestrations (n = 2, 8%). Measurements of gas exchange included polysomnography (n = 13/18, 72%), oximetry (n = 10/18, 56%), blood gases (n = 3,17%), and capnography (n = 3, 17%). After decannulation, children in 92% of protocols were transitioned to room air. Observation period of 48 h or less was used in 76% of children. CONCLUSIONS: There exists large variability in pediatric decannulation protocols. Polysomnography plays an integral role in assessing most children for tracheostomy removal. Evidence-based guidelines to standardize pediatric tracheostomy care remain an urgent priority.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».