A Protocol for the Prospective Evaluation of Novel Suction-Based Airway Clearance Devices in the Treatment of Foreign Body Airway Obstructions
Notice bibliographique
Résumé
Background Foreign body airway obstructions (FBAOs, choking) are a significant cause of preventable mortality. Abdominal thrusts, back blows, and chest compressions are traditional interventions. However, suction-based airway clearance devices (ACDs) have recently been marketed as an alternative. Of note, there is limited published evidence regarding their efficacy and safety. Our research has two aims: (1) to investigate what situational and patient factors are frequently identified, and which are associated with relief of the FBAO and survival in individuals with FBAOs treated with an ACD; and (2) to describe the experience of individuals who have used ACDs in response to a FBAO and identify facilitators and barriers to the use of ACDs compared to traditional interventions. Methods and analysis A prospective database will be developed using an online reporting system to capture ACD uses, independent of manufacturers, from July 1st, 2021 to December 31st, 2023. Descriptive statistics will be used to summarize cases, outcomes, and adverse events. Clinically important subgroups will be stratified for analysis, including the severity of obstruction, patient demographics, and training of ACD users. Semi-structured interviews will also be conducted with a subset of ACD users to describe in detail their experience using the device. Themes from these interviews will be assessed using the theoretical domains framework. Discussion This study will improve the evidence surrounding ACDs and compare it to current data for traditional techniques, with the aim of optimizing FBAO treatment. Data on ACDs are urgently needed as these devices are already being used by parents, caregivers, lay rescuers, and healthcare professionals to respond to choking emergencies. This evaluation will provide important information about their effectiveness and any safety concerns which can inform the public, resuscitation guidelines, and future research studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».