Early vs. Late Tracheostomy in Patients with Traumatic Brain Injury: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Tracheostomy can help weaning in long-term ventilated patients, reducing the duration of mechanical ventilation and intensive care unit length of stay, and decreasing complications from prolonged tracheal intubation. In traumatic brain injury (TBI), ideal timing for tracheostomy is still debated. We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate the effects of timing (early vs. late) of tracheostomy on mortality and incidence of VAP in traumatic brain-injured patients. Methods. This study was conducted in conformity with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guideline. We performed a search in PubMed, using an association between heading terms: early, tracheostomy, TBI, prognosis, recovery, impact, mortality, morbidity, and brain trauma OR brain injury. Two reviewers independently assessed the methodological quality of eligible studies using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Comparative analyses were made among Early Tracheostomy (ET) and late tracheostomy (LT) groups. Our primary outcome was the odds ratio of mortality and incidence of VAP between the ET and LT groups in acute brain injury patients. Secondary outcomes included the standardized mean difference (MD) of the duration of mechanical ventilation, ICU length of stay (LOS), and hospital LOS. Results. We included two randomized controlled trials, three observational trials, one cross-sectional study, and three retrospective cohort studies. The total number of participants in the ET group was 2509, while in the LT group it was 2597. Early tracheostomy reduced risk for incidence of pneumonia, ICU length of stay, hospital length of stay and duration of mechanical ventilation, but not mortality. Conclusions. In TBI patients, early tracheostomy compared with late tracheostomy might reduce risk for VAP, ICU and hospital LOS, and duration of mechanical ventilation, but increase the risk of mortality.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».