Acute Respiratory Distress Syndrome and Shunt Detection With Bubble Studies: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a life-threatening respiratory injury with multiple physiological sequelae. Shunting of deoxygenated blood through intra- and extrapulmonary shunts may complicate ARDS management. Therefore, we conducted a systematic review to determine the prevalence of sonographically detected shunts, and their association with oxygenation and mortality in patients with ARDS. DATA SOURCES: Medical literature analysis and retrieval system online, Excerpta Medica dataBASE, Cochrane Library, and database of abstracts of reviews of effects databases on March 26, 2021. STUDY SELECTION: Articles relating to respiratory failure and sonographic shunt detection. DATA EXTRACTION: Articles were independently screened and extracted in duplicate. Data pertaining to study demographics and shunt detection were compiled for mortality and oxygenation outcomes. Risk of bias was appraised using the Joanna-Briggs Institute and the Newcastle-Ottawa Scale tools with evidence rating certainty using Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation methodology. DATA SYNTHESIS: From 4,617 citations, 10 observational studies met eligibility criteria. Sonographic detection of right-to-left shunt was present in 21.8% of patients (range, 14.4–30.0%) among included studies using transthoracic, transesophageal, and transcranial bubble Doppler ultrasonographies. Shunt prevalence may be associated with increased mortality (risk ratio, 1.22; 95% CI, 1.01–1.49; p = 0.04, very low certainty evidence) with no difference in oxygenation as measured by Pa o 2 :F io 2 ratio (mean difference, –0.7; 95% CI, –18.6 to 17.2; p = 0.94, very low certainty). CONCLUSIONS: Intra- and extrapulmonary shunts are detected frequently in ARDS with ultrasound techniques. Shunts may increase mortality among patients with ARDS, but its association with oxygenation is uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».