Positive Pressure Ventilation in Preterm Infants in the Delivery Room: A Review of Current Practices, Challenges, and Emerging Technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A major proportion of preterm neonates require positive pressure ventilation (PPV) immediately after delivery. PPV may be administered through a face mask (FM) or nasal prongs. Current literature indicates that either of these are associated with similar outcomes. SUMMARY: Nonetheless, FM remains the most utilized and the best choice. However, most available FM sizes are too large for extremely preterm infants, which leads to mask leak and ineffective PPV. Challenges to providing effective PPV include poor respiratory drive, complaint chest wall, weak thoracic muscle, delayed liquid clearance, and surfactant deficiency in preterm infants. Mask leak, airway obstruction, poor technique, and inappropriate size are correctable causes of ineffective PPV. Visual assessment of chest rise is often used to assess the efficacy of PPV. However, its accuracy is debatable. Though end tidal CO2 may adjudge the effectiveness of PPV, clinical studies are limited. The compliance of a preterm lung is highly dynamic. The inflating pressure set on T-piece is constant throughout the resuscitation, but the lung volume and dynamics changes with every breath. This leads to huge fluctuations of tidal volume delivery and can trigger inflammatory cascade in preterm infants leading to brain and lung injury. Respiratory function monitoring in the delivery room has potential for guiding and optimizing delivery room resuscitation. This is, however, limited by high costs, complex information that is difficult to interpret during resuscitation, and absence of clinical trials. KEY MESSAGES: This review summarizes the existing literature on PPV in preterm infants, the various aspects related to it such as the pathophysiology, interfaces, devices utilized to deliver it, appropriate technique, emerging technologies, and future directions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».