Meta-Analysis of Lung Ultrasound Scores for Early Prediction of Bronchopulmonary Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Lung ultrasound scores (LUS) might be useful in monitoring neonates with chronic pulmonary insufficiency of prematurity and in predicting bronchopulmonary dysplasia (BPD). Given their ease of use, accuracy, and lack of invasiveness, LUS have been the subject of several recent studies. Objectives We sought to clarify whether LUS provide an accurate and early (within the first 2 wk of life) prediction of BPD in preterm infants of gestational age ⩽32 weeks. Methods This was a systematic review and diagnostic accuracy meta-analysis following PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis Protocols), PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis), and QUADAS (QUAlity of Diagnostic Accuracy Studies) guidelines. Studies designed to predict BPD in the first 2 weeks of life using LUS were selected. A classical LUS (calculated for 6 chest areas) and its extended version (eLUS, 10 chest areas) were tested. Results Seven studies (1,027 neonates) were meta-analyzed. LUS and eLUS showed good diagnostic accuracy in predicting BPD at 7 and 14 days of life (area under the curve, 0.85–0.87; pooled sensitivity, 70–80%; pooled specificity, 80–87%). The diagnostic accuracy of LUS and eLUS did not differ at any time point (area under the curve difference always P > 0.05). Repeating the analyses without outliers or with moderate to severe BPD as the outcome yielded similar results. Meta-regressions showed that prenatal steroid prophylaxis and sex were not significant effect confounders. Conclusions LUS are accurate for early prediction of BPD and moderate to severe BPD, in an average population of preterm infants ⩽32 weeks’ gestation. The diagnostic accuracy is similar for LUS and eLUS, so the use of the simpler score should be advocated. Registration: PROSPERO CRD42021233010
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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) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».