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Enregistrement W3207404731 · doi:10.29390/cjrt-2021-026

Evaluation of a novel endotracheal tube suctioning system incorporating an inflatable sweeper

2021· article· en· W3207404731 sur OpenAlexvenueno aff
John Dwyfor Davies, Yuh Chin Huang, Neil R. MacIntyre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSuctionCatheterEndotracheal tubeCrossover studyLumen (anatomy)AirwayMechanical ventilationTube (container)AnesthesiaSurgeryIntubationMaterials sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Accumulation of secretions in an endotracheal tube can increase the resistance to flow resulting in an increased patient work of breathing when the patient is interacting with the ventilator. Retained secretions can also serve as an infection risk. Standard suction catheters are limited in their ability to keep the lumen of the endotracheal tube clear. A novel closed-suction catheter has been introduced that incorporates a balloon at its distal end that, when inflated, physically scrapes secretions out of the endotracheal tube (CleanSweep catheter (CSC), Teleflex, Morrisville NC). We hypothesized that the CSC would be more efficient at removing secretions from inside the endotracheal tube than a standard suction catheter (SSC). METHODS: We performed a bench study examining resistive pressures across different sizes of endotracheal tubes when cleaned by the CSC as compared with an SSC. This study was followed by a prospective crossover study again comparing the CSC with an SSC in intubated intensive care unit patients receiving mechanical ventilation and requiring frequent suctioning. RESULTS: < 0.05). CONCLUSION: Both our bench and crossover clinical study demonstrated improved clearance of secretions with the CSC vs an SSC. Further research is needed to ascertain the clinical outcome benefits of enhanced secretion removal.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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