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Enregistrement W4308053547 · doi:10.1002/ppul.26223

Accuracy of lung and diaphragm ultrasound in predicting successful extubation in extremely preterm infants: A prospective observational study

2022· article· en· W4308053547 sur OpenAlexaff
Nada Mohsen, Nehad Nasef, Mohab Ghanem, Telford Yeung, Veena Deekonda, Carmen Ma, Dilkash Kajal, Michelle Baczynski, Amish Jain, Adel Mohamed

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoWindsor Regional HospitalMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGestational ageReceiver operating characteristicConfidence intervalProspective cohort studyMechanical ventilationDiaphragmatic breathingLogistic regressionUltrasoundDiaphragm (acoustics)Area under the curveAnesthesiaSurgeryInternal medicineRadiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Chest ultrasound has emerged as a promising tool in predicting extubation readiness in adults and children, yet its utility in preterm infants is lacking. Our aim was to assess the utility of lung ultrasound severity score (LUSS) and diaphragmatic function in predicting extubation readiness in extremely preterm infants. STUDY DESIGN: In this prospective cohort study, preterm infants < 28 weeks gestational age (GA) who received invasive mechanical ventilation for ≥12 h were enrolled. Chest ultrasound was performed before extubation. The primary outcome was lung ultrasound accuracy for predicting successful extubation at 3 days. Descriptive statistics and logistic regression were done using SPSS version 22. RESULTS: We enrolled 45 infants, of whom 36 (80%) were successfully extubated. GA and postmenstrual age (PMA) at extubation were significantly higher in the successful group. The LUSS was significantly lower in the successful group compared to failed group (11.9 ± 3.2 vs. 19.1 ± 3.1 p < 0.001). The two groups had no statistically significant difference in diaphragmatic excursion or diaphragmatic thickness fraction. Logistic regression analysis controlling for GA and PMA at extubation showed LUSS was an independent predictor for successful extubation (odd ratio 0.46, 95% confidence interval [0.23-0.9], p = 0.02). The area under the receiver operating characteristic curve was 0.95 (p ˂ 0.001) for LUSS, and a cut-off value of ≥15 had 95% sensitivity and 85% specificity in detecting extubation failure. CONCLUSION: In extremely preterm infants, lung ultrasound has good accuracy for predicting successful extubation. However, diaphragmatic measurements were not reliable predictors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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