High Flow Nasal Cannula for Weaning Nasal Continuous Positive Airway Pressure in Preterm Infants: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to systematically review the benefits and harms of using a high-flow nasal cannula (HFNC) for weaning continuous positive airway pressure (CPAP) support in preterm infants. METHODS: Cochrane Central, EMBASE, Medline, and Web of Science were searched from inception to July 15, 2023. Randomised clinical trials (RCTs) comparing weaning CPAP using HFNC versus weaning CPAP alone and evaluating predefined outcomes were included. Two authors independently performed data extraction and methodological quality assessment. Meta-analysis was conducted using a random-effects model, and the certainty of evidence was assessed using Cochrane GRADE. RESULTS: Among 843 identified records, seven RCTs involving 781 preterm infants were eligible for analysis. The meta-analysis found no statistically significant difference in duration of respiratory support when using HFNC for weaning compared to weaning CPAP alone (mean difference (95% confidence interval) 3.52 (-0.02, 7.05); 5 RCTs; participants = 488; I2 = 29%). The evidence certainty was downgraded to low due to study limitations and imprecision. There were no significant differences in secondary outcomes, except for a lower occurrence of nasal trauma with HFNC for weaning CPAP compared to weaning CPAP alone (relative risk (95% confidence interval) 0.61 (0.38, 0.99); 4 RCTs; participants = 335; I2 = 0%). The evidence certainty for the secondary outcomes was low to very low. CONCLUSION: Low certainty of evidence suggests using HFNC for weaning CPAP in preterm infants may not impact the duration of respiratory support. Caution is advised when considering HFNC for weaning CPAP, especially in extremely preterm infants, until additional supportive evidence on its safety becomes available.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».