Efficacy of Video Laryngoscopy versus Direct Laryngoscopy in the Prehospital Setting: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Placing an endotracheal tube is a life-saving measure. Direct laryngoscopy (DL) is traditionally the default method. Video laryngoscopy (VL) has been shown to improve efficiency, but there is insufficient evidence comparing VL versus DL in the prehospital settings. This study, comprising a systematic review and random-effects meta-analysis, assesses current literature for the efficacy of VL in prehospital settings. Methods: PubMed and Scopus databases were searched from their beginnings through March 1, 2022 for eligible studies. Outcomes were the first successful intubation, overall success rate, and number of total DL versus VL attempts in real-life clinical situations. Cochrane’s Risk of Bias (RoB) tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were applied to assess risk of bias and study quality; Q-statistics and I 2 values were used to assess heterogeneity. Results: The search yielded seven studies involving 23,953 patients, 6,674 (28%) of whom underwent intubation via VL. Compared to DL, VL was associated with a statistically higher risk ratio for first-pass success (Risk Ratio [RR] = 1.116; 95% CI, 1.005-1.239; P = .041; I 2 = 87%). The I 2 value for the subgroup of prospective studies was 0% compared to 89% for retrospective studies. In addition, VL was associated with higher likelihood of overall success rate (RR = 1.097; 95% CI, 1.01-1.18; P = .021; I 2 = 85%) and lower mean number of attempts (Mean Difference = -0.529; 95% CI, -0.922 to -0.137; P = .008). Conclusion: The meta-analysis suggested that VL was associated with higher likelihood of achieving first-pass success, greater overall success rate, and lower number of intubation attempts for adults in the prehospital settings. This study had high heterogeneity, likely presenced by the inclusion of retrospective observational studies. Further studies with more rigorous methodology are needed to confirm these results.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».