Brain Natriuretic Peptide to Predict Successful Liberation from Mechanical Ventilation in Critically Ill Patients: a Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Predicting successful liberation from mechanical ventilation (MV) in critically ill patients is challenging. Brain natriuretic peptide (BNP) has been proposed to help guide decision-making for readiness to liberate from MV following a spontaneous breathing trial (SBT).Methods We performed a systematic review and meta-analysis of randomized and prospective observational studies that measured BNP levels at the time of SBT in patients receiving MV. The primary endpoint was successful liberation from MV (absence of re-intubation or non-invasive ventilation at 48h). Statistical analyses include bi-variate and Moses-Littenberg models, and DerSimonian-Laird pooling of areas under ROC curve (AUROC).Results A total of 731 articles were screened. After pre-specified inclusion criteria, 18 adult and 2 pediatric studies were included. The measure of the relative variation of BNP during SBT (ΔBNP%) after exclusion of SBT failure by clinical criteria in adults yielded a sensitivity and specificity of 0.889 [0.831-0.929] and 0.828 [0.730-0.896] respectively, with a pooled AUROC of 0.92 [0.88-0.97] for successful liberation from MV. The pooled AUROC for any method of analysis for absolute variation of BNP (ΔBNP), pre-SBT BNP and post-SBT BNP were 0.89 [0.83-0.95], 0.77 [0.63-0.91], and 0.85 [0.80-0.90], respectively.Conclusion The ΔBNP during a SBT is an accurate incremental tool after SBT success by clinical indices to predict successful liberation from MV in adults. There is insufficient data to support its use as an alternate test to clinical indices of SBT or the use of ΔBNP, BNP-pre and BNP-post as an alternate or incremental test, or in pediatric patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».