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Enregistrement W4289766713 · doi:10.29173/cjen168

Comparison Of Non-clinical Tourniquet Research for Appliance Superiority & Tolerance (CONTRAST)

2022· article· en· W4289766713 sur OpenAlexaffvenue
Christopher Picard, Domhnall O’Dochartaigh, Jeffrey A. Bakal, Majid Nabipoor, Janice Y. Kung, Matthew J. Douma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLTourniquetCochrane LibraryMEDLINEPhysical therapySample size determinationMeta-analysisRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationSurgeryInternal medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tourniquets are effective tools to manage life-threatening extremity hemorrhage. Commercial devices are recommended over improvised ones; however, mass casualty incidents and austere environments may prevent access to commercial devices. The aim of this review is to systematically search and meta-analyze commercial and improvised tourniquets: arterial occlusion, application speed, and patient tolerance. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane Library, SPORTDiscus, and ProQuest Dissertations & Theses Global using controlled terms; without date limits. Manikin, animal, and operative studies were excluded. Tourniquet devices were pooled by design and compared. Data regarding provider training and experience, recipient anthropometrics, application site, ease of application, speed, tolerance, and device efficacy were examined. RESULTS: 5169 studies were screened. The 36 included studies were prospective trials on healthy volunteers and published between 2000 and 2021. There were 8205 unique tourniquet applications to 1921 subjects using 23 unique commercial and improvised devices. Median sample size of included studies was 20 (IQR 26) participants, ranging from 1 to 773 participants; and 102 (IQR=152) applications ranging from 20 individual applications to 1546 unique applications. The most commonly assessed outcomes were: effectiveness (n=30), pain (n=18), speed of application (n=13), and amount of mechanical advantage (ex. Windlass turns) required (n=13). Male participants outnumbered females 1,414 to 169, mean age ranged from 21 to 45 years of age. Devices were pooled into 5 categories according to mechanical advantage mechanism: elastic, friction, mechanical, pneumatic, and windlass. Initial hemostasis was achieved in 95% of upper extremity placements (CI=0.89-0.98, p= 0.02), and 88% of mid-thigh applications (CI=0.78-0.94, p>0.01), in both groups pneumatic and mechanical tourniquet devices had the highest rates of success, with friction and elastic devices having the lowest rates of success. Meta-analysis showed that mechanical and pneumatic advantage systems had superior rates of hemostasis, ease of use, and pain tolerance scores. Due to study heterogeneity, we could not determine which devices were the fastest to apply. The overall risk of bias assessment for included studies found the certainty of studies ranged from moderate to critical. CONCLUSION: In pre-clinical studies mechanical and pneumatic advantage systems appear to be the superior tourniquet design. Due to the low certainty of evidence and non-randomizable nature of traumatic injury, pre-clinical tourniquet devices will likely continue to be tested on well volunteers. Adoption of a minimum data set, agreed upon definitions for testable metrics, and a standardized experimental design could improve the comparability and quality of future tourniquet device studies.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,022
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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