Identifying biomarkers of ventilator induced lung injury during one-lung ventilation surgery: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».