Noninvasive neurally adjusted assisted ventilation as weaning mode in extremely preterm infants: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The long duration of IMV for premature infants connected to adverse clinical complications. It has been proven that noninvasive ventilation (NIV) improved the weaning process. Noninvasive neurally adjusted ventilatory assist (NIV-NAVA) is a new type of NIV, and its effects on weaning are a subject of debate in clinical practice. To compare NIV-NAVA and conventional NIV as weaning modes in preterm neonates, this article was preformed. Methods: Cochrane Library, Embase, PubMed, Scopus, and Web of Science were comprehensively searched. Published reports were screened and assessed based on predetermined inclusion and exclusion criteria. The Cochrane Risk of Bias tool and the Newcastle-Ottawa Scale were used to evaluate the quality of reports and bias. Review Manager 5.3 was used in the meta-analysis. Trial sequential analysis (TSA) was used to avoid false-positive or false-negative conclusions caused by constantly updated data. Results: Six studies ( n = 265) were included. Preterm infants who underwent NIV-NAVA had a lower weaning failure comparing with conventional NIV (risk ratio 0.37, 95% confidence interval 0.21–0.67, p = 0.001). In TSA the cumulative Z‑curve crossed monitoring boundary for the benefit of NIV-NAVA indicated that NIV-NAVA might improve extubation failure. With respect to the rates of related adverse clinical events, there was no statistically significant difference between the NIV-NAVA group and the conventional NIV group in forest plots. Conclusion: The current meta-analysis suggests that NIV-NAVA may reduce the rate of extubation failure compared to conventional NIV.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».