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Enregistrement W4311823560 · doi:10.21037/jtd-20-2301

Identifying biomarkers of ventilator induced lung injury during one-lung ventilation surgery: a scoping review

2022· review· en· W4311823560 sur OpenAlexaff
Allan Bruinooge, Ruochen Mao, Tania Gottschalk, Sadeesh Srinathan, Gordon Buduhan, Lawrence Tan, Andrew J. Halayko, Biniam Kidane

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensHealth Sciences CentreChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBronchoalveolar lavageMechanical ventilationLungBiomarkerMEDLINEIntensive care medicineInternal medicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ventilator-induced lung injury (VILI) can occur as a result of mechanical ventilation to two lungs. Thoracic surgery often requires one-lung ventilation (OLV). The potential for VILI is likely higher in OLV. The impact of OLV on development of post-operative pulmonary complications is not well understood. We aimed to perform a scoping review to determine reliable biomarkers of VILI after OLV. Methods: A scoping review was performed using Cochrane Collaboration methodology. We searched Medline, EMBASE and SCOPUS. Gray literature was searched. Studies of adult human or animal models without pre-existing lung damage exposed to OLV, with biomarker responses analyzed were included. Results: After screening 5,613 eligible papers, 89 papers were chosen for full text review, with 29 meeting inclusion. Approximately half (52%, n=15) of studies were conducted in humans in an intra-operative setting. Bronchoalveolar lavage (BAL) & serum analyses with enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA)-based assays were most commonly used. The majority of analytes were investigated by a single study. Of the analytes that were investigated by two or more studies (n=31), only 16 were concordant in their findings. Across all sample types and studies 84% (n=66) of the 79 inflammatory markers and 75% (n=6) of the 8 anti-inflammatory markers tested were found to increase. Half (48%) of all studies showed an increase in TNF-α or IL-6. Conclusions: A scoping review of the state of the evidence demonstrated that candidate biomarkers with the most evidence and greatest reliability are general markers of inflammation, such as IL-6 and TNF-α assessed using ELISA assays. Studies were limited in the number of biomarkers measured concurrently, sample size, and studies using human participants. In conclusion these identified markers can potentially serve as outcome measures for studies on OLV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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