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Enregistrement W4285769591 · doi:10.21203/rs.2.19088/v1

Brain Natriuretic Peptide to Predict Successful Liberation from Mechanical Ventilation in Critically Ill Patients: a Systematic Review and Meta-Analysis.

2019· review· en· W4285769591 sur OpenAlexaff
Jean Deschamps, Sarah K. Andersen, Jordan Webber, Robin Featherstone, Meghan Sebastianski, Ben Vandermeer, Janek Senaratne, Sean M. Bagshaw

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritically illMeta-analysisMechanical ventilationBrain natriuretic peptideMedicineIntensive care medicineInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,031
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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