Methods for determination of optimal positive end-expiratory pressure: a protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Titrated application of positive end-expiratory pressure (PEEP) is an important part of any mechanical ventilation strategy. However, the method by which the optimal PEEP is determined and titrated varies widely. Methods for determining optimal PEEP have been assessed using a variety of different study designs and patient populations. We will conduct a scoping review to systematically identify all methods for determining optimal PEEP, and to identify the patient populations, outcomes measured and study designs used for each method. The goal will be to identify gaps in the optimal PEEP literature and identify areas where there may be an opportunity to further systematically synthesise and meta-analyse existing literature. METHODS AND ANALYSIS: Using scoping review methodology, we will generate a comprehensive search strategy based on inclusion and exclusion criteria generated using the population, concept, context framework. Five different databases will be searched (MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, Web of Science and Scopus). Three investigators will independently screen titles and abstracts, and two investigators will independently complete full-text review and data extraction. Included citations will be categorised in terms of PEEP method, study design, patient population and outcomes measured. The methods for PEEP titration will be described in detail, including strengths and limitations. ETHICS AND DISSEMINATION: Given this is a synthesis of existing literature, ethics approval is not required. The results will be disseminated to stakeholders via presentation at local, regional and national levels, as well as publication in a high-impact critical care journal. There is also the potential to impact local clinical care protocols and inform broader clinical practice guidelines undertaken by societies.
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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 | 0,168 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,022 |
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 ».