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Enregistrement W3196823965 · doi:10.1177/17534666211009407

The efficacy and tolerance of prone positioning in non-intubation patients with acute hypoxemic respiratory failure and ARDS: a meta-analysis

2021· review· en· W3196823965 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Tan, Dong-Yang Xu, Mengjiao Xu, Zan-Feng Wang, Bing Dai, Lili Li, Hongwen Zhao, Wei Wang, Jian Kang

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Respiratory Disease · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineARDSProne positionIntubationRandomized controlled trialConfidence intervalSupine positionAnesthesiaInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims: The application of prone positioning with acute hypoxemic respiratory failure (AHRF) or acute respiratory distress syndrome (ARDS) in non-intubation patients is increasing gradually, applying prone positioning for more high-flow nasal oxygen therapy (HFNC) and non-invasive ventilation (NIV) patients. This meta-analysis evaluates the efficacy and tolerance of prone positioning combined with non-invasive respiratory support in patients with AHRF or ARDS. Methods: We searched randomized controlled trials (RCTs) (prospective or retrospective cohort studies, RCTs and case series) published in PubMed, EMBASE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from 1 January 2000 to 1 July 2020. We included studies that compared prone and supine positioning with non-invasive respiratory support in awake patients with AHRF or ARDS. The meta-analyses used random effects models. The methodological quality of the RCTs was evaluated using the Newcastle–Ottawa quality assessment scale. Results: A total of 16 studies fulfilled selection criteria and included 243 patients. The aggregated intubation rate and mortality rate were 33% [95% confidence interval (CI): 0.26–0.42, I 2 = 25%], 4% (95% CI: 0.01–0.07, I 2 = 0%), respectively, and the intolerance rate was 7% (95% CI: 0.01–0.12, I 2 = 5%). Prone positioning increased PaO 2 /FiO 2 [mean difference (MD) = 47.89, 95% CI: 28.12–67.66; p < 0.00001, I 2 = 67%] and SpO 2 (MD = 4.58, 95% CI: 1.35–7.80, p = 0.005, I 2 = 97%), whereas it reduced respiratory rate (MD = −5.01, 95% CI: −8.49 to −1.52, p = 0.005, I 2 = 85%). Subgroup analyses demonstrated that the intubation rate of shorter duration prone (⩽5 h/day) and longer duration prone (>5 h/day) were 34% and 21%, respectively; and the mortality rate of shorter duration prone (⩽5 h/day) and longer duration prone (>5 h/day) were 6% and 0%, respectively. PaO 2 /FiO 2 and SpO 2 were significantly improved in COVID-19 patients and non-COVID-19 patients. Conclusion: Prone positioning could improve the oxygenation and reduce respiratory rate in both COVID-19 patients and non-COVID-19 patients with non-intubated AHRF or ARDS. The reviews of this paper are available via the supplemental material section.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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