Use of video laryngoscopy versus direct laryngoscopy as a teaching tool for neonatal intubation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Endotracheal intubation and positive pressure ventilation following delivery are required in 32.9% of neonates <31 weeks gestational age and in 5.9% of older newborn babies [1]. Competency in intubation is important, yet opportunities for learners to develop this skill in the clinical environment are limited. Direct laryngoscopy (DL) provides a direct view of the airway during intubation. Unfortunately, visualization of the airway is only available to the primary operator, preventing supervising instructors from simultaneously viewing the airway and allowing them to provide real-time feedback to learners. Video laryngoscopy (VL) is a specialized clinical instrument that utilizes an indirect view of the airway that is digitally projected onto a screen via camera, which allows multiple simultaneous viewers to view the airway during intubation attempts and permits instructors to provide real-time feedback to learners accordingly. Objectives: This systematic review explores whether VL-supported learning is superior to DL for the development of skill in neonatal intubation. Methods: Systematic searches of MEDLINE, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Library were conducted without language restrictions. Studies published between January 2011 and November 2021 were examined. Randomized controlled trials (RCTs) comparing the effectiveness of VL versus DL for supporting neonatal intubation learning were included. Rate of successful intubation was the primary outcome measure. Both authors independently extracted study data and conducted risk of bias assessment. Results: Four RCTs met the inclusion criteria, with two incorporating crossover designs. Each examined the effectiveness of VL versus DL, with concurrent supervisor support, as a tool for learning neonatal intubation in medical residents. All studies reported significantly higher intubation success rates with VL. Conclusion: VL and real-time supervisor feedback is a more effective tool for supporting the development of neonatal intubation skill, compared with DL. Future investigations should include learners from other professions whose scope of practice includes neonatal intubation (eg, respiratory therapists).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».