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Enregistrement W4306165863 · doi:10.1007/s00431-022-04636-z

Point-of-care ultrasound (POCUS) protocol for systematic assessment of the crashing neonate—expert consensus statement of the international crashing neonate working group

2022· article· en· W4306165863 sur OpenAlexaff
Yasser Elsayed, Muzafar Gani Abdul Wahab, Adel Mohamed, Nadya Ben Fadel, Shazia Bhombal, Nadya Yousef, María V. Fraga, Jehier Afifi, Pradeep Suryawanshi, Abbas Hyderi, Anup Katheria, Martin Kluckow, Danièle De Luca, Yogen Singh

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProtocol (science)Delphi methodIntensive care medicineNeonatal intensive care unitResuscitationClinical PracticeNeonatal resuscitationIntensive carePoint of care ultrasoundMedical emergencyPediatricsEmergency medicinePhysical therapyAlternative medicineEmergency departmentNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sudden unexpected clinical deterioration or cardiorespiratory instability is common in neonates and is often referred as a "crashing" neonate. The established resuscitation guidelines provide an excellent framework to stabilize and evaluate these infants, but it is primarily based upon clinical assessment only. However, clinical assessment in sick neonates is limited in identifying underlying pathophysiology. The Crashing Neonate Protocol (CNP), utilizing point-of-care ultrasound (POCUS), is specifically designed for use in neonatal emergencies. It can be applied both in term and pre-term neonates in the neonatal intensive care unit (NICU). The proposed protocol involves a stepwise systematic assessment with basic ultrasound views which can be easily learnt and reproduced with focused structured training on the use of portable ultrasonography (similar to the FAST and BLUE protocols in adult clinical practice). We conducted a literature review of the evidence-based use of POCUS in neonatal practice. We then applied stepwise voting process with a modified DELPHI strategy (electronic voting) utilizing an international expert group to prioritize recommendations. We also conducted an international survey among a group of neonatologists practicing POCUS. The lead expert authors identified a specific list of recommendations to be included in the proposed CNP. This protocol involves pre-defined steps focused on identifying the underlying etiology of clinical instability and assessing the response to intervention.Conclusion: To conclude, the newly proposed POCUS-based CNP should be used as an adjunct to the current recommendations for neonatal resuscitation and not replace them, especially in infants unresponsive to standard resuscitation steps, or where the underlying cause of deterioration remains unclear. What is known? • Point-of-care ultrasound (POCUS) is helpful in evaluation of the underlying pathophysiologic mechanisms in sick infants. What is new? • The Crashing Neonate Protocol (CNP) is proposed as an adjunct to the current recommendations for neonatal resuscitation, with pre-defined steps focused on gaining information regarding the underlying pathophysiology in unexplained "crashing" neonates. • The proposed CNP can help in targeting specific and early therapy based upon the underlying pathophysiology, and it allows assessment of the response to intervention(s) in a timely fashion.

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)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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