Diagnostic accuracy of point‐of‐care ultrasound compared to standard‐of‐care methods for endotracheal tube placement in neonates
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Point-of-care ultrasound (POCUS) is a valuable tool to determine endotracheal tube (ETT) placement; however, few studies have compared it with standard confirmation methods. We evaluated the diagnostic accuracy of POCUS and time-to-interpretation for correct identification of tracheal versus esophageal intubations compared to a composite of standard-of-care methods in neonates. METHODS: A cross-sectional study was conducted in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) at Aga Khan University Hospital Karachi, Pakistan. All required intubations were performed as per NICU guidelines. The clinical team simultaneously determined the ETT placement using standard-of-care methods (auscultation, colorimetric capnography, and chest X-ray) by POCUS. In addition, the clinical team was blinded to the POCUS images. Timings were recorded for each method by independent study staff. RESULTS: A total of 348 neonates were enrolled in the study. More than half (58%) of intubations were in an emergency scenario. POCUS user interpretation showed 100% sensitivity and 94% specificity using an expert as the reference standard. We found a 99.4% agreement (Kappa: 0.96; p < 0.001). Diagnostic accuracy of POCUS compared with at least two standard-of-care methods demonstrated 99.7% sensitivity, 91% specificity, and 98.9% agreement (Kappa:0.93; p < 0.001). The median time required for POCUS interpretation was 3.0 (interquartile range [IQR] 3.0-4.0) seconds for tracheal intubation. The time recorded for auscultation and capnography was 6.0 (IQR 5.0-7.0) and 3.0 (IQR 3.0-4.0), respectively. CONCLUSION: POCUS is a rapid and reliable method of identifying ETT placement in neonates. Early and correct identification of airway management is critical to save lives and prevent mortality and morbidity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».