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Enregistrement W4379376253 · doi:10.1001/jamapediatrics.2023.1478

Association of Extubation Failure Rates With High-Flow Nasal Cannula, Continuous Positive Airway Pressure, and Bilevel Positive Airway Pressure vs Conventional Oxygen Therapy in Infants and Young Children

2023· review· en· W4379376253 sur OpenAlexaff
Narayan P. Iyer, Alexandre T. Rotta, Sandrine Essouri, José Roberto Fioretto, Hannah J. Craven, Elizabeth C. Whipple, Padmanabhan Ramnarayan, Samer Abu‐Sultaneh, Robinder G. Khemani

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Child Health and Human DevelopmentSchool of Medicine, Indiana UniversityNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNasal cannulaContinuous positive airway pressureAnesthesiaMean airway pressureRandomized controlled trialOdds ratioPediatric intensive care unitRelative riskPositive airway pressureRespiratory failureMechanical ventilationCrossover studyIntensive care medicineSurgeryInternal medicineConfidence intervalCannulaPlaceboObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Extubation failure (EF) has been associated with worse outcomes in critically ill children. The relative efficacy of different modes of noninvasive respiratory support (NRS) to prevent EF is unknown. Objective: To study the reported relative efficacy of different modes of NRS (high-flow nasal cannula [HFNC], continuous positive airway pressure [CPAP], and bilevel positive airway pressure [BiPAP]) compared to conventional oxygen therapy (COT). Data Sources: MEDLINE, Embase, and CINAHL Complete through May 2022. Study Selection: Randomized clinical trials that enrolled critically ill children receiving invasive mechanical ventilation for more than 24 hours and compared the efficacy of different modes of postextubation NRS. Data Extraction and Synthesis: Random-effects models were fit using a bayesian network meta-analysis framework. Between-group comparisons were estimated using odds ratios (ORs) or mean differences with 95% credible intervals (CrIs). Treatment rankings were assessed by rank probabilities and the surface under the cumulative rank curve (SUCRA). Main Outcomes and Measures: The primary outcome was EF (reintubation within 48 to 72 hours). Secondary outcomes were treatment failure (TF, reintubation plus NRS escalation or crossover to another NRS mode), pediatric intensive care unit (PICU) mortality, PICU and hospital length of stay, abdominal distension, and nasal injury. Results: A total of 11 615 citations were screened, and 9 randomized clinical trials with a total of 1421 participants were included. Both CPAP and HFNC were found to be more effective than COT in reducing EF and TF (CPAP: OR for EF, 0.43; 95% CrI, 0.17-1.0 and OR for TF 0.27, 95% CrI 0.11-0.57 and HFNC: OR for EF, 0.64; 95% CrI, 0.24-1.0 and OR for TF, 0.34; 95% CrI, 0.16- 0.65). CPAP had the highest likelihood of being the best intervention for both EF (SUCRA, 0.83) and TF (SUCRA, 0.91). Although not statistically significant, BiPAP was likely to be better than COT for preventing both EF and TF. Compared to COT, CPAP and BiPAP were reported as showing a modest increase (approximately 3%) in nasal injury and abdominal distension. Conclusions and Relevance: The studies included in this systematic review and network meta-analysis found that compared with COT, EF and TF rates were lower with modest increases in abdominal distension and nasal injury. Of the modes evaluated, CPAP was associated with the lowest rates of EF and TF.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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