Electrical impedance tomography-guided positive end-expiratory pressure titration in ARDS: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Assessing efficacy of electrical impedance tomography (EIT) in optimizing positive end-expiratory pressure (PEEP) for acute respiratory distress syndrome (ARDS) patients to enhance respiratory system mechanics and prevent ventilator-induced lung injury (VILI), compared to traditional methods. We carried out a systematic review and meta-analysis, spanning literature from January 2012 to May 2023, sourced from Scopus, PubMed, MEDLINE (Ovid), Cochrane, and LILACS, evaluated EIT-guided PEEP strategies in ARDS versus conventional methods. Thirteen studies (3 randomized, 10 non-randomized) involving 623 ARDS patients were analyzed using random-effects models for primary outcomes (respiratory mechanics and mechanical power) and secondary outcomes (PaO 2 /FiO 2 ratio, mortality, stays in intensive care unit (ICU), ventilator-free days). EIT-guided PEEP significantly improved lung compliance ( n = 941 cases, mean difference (MD) = 4.33, 95% confidence interval (CI) [2.94, 5.71]), reduced mechanical power ( n = 148, MD = − 1.99, 95% CI [− 3.51, − 0.47]), and lowered driving pressure ( n = 903, MD = − 1.20, 95% CI [− 2.33, − 0.07]) compared to traditional methods. Sensitivity analysis showed consistent positive effect of EIT-guided PEEP on lung compliance in randomized clinical trials vs. non-randomized studies pooled (MD) = 2.43 (95% CI − 0.39 to 5.26), indicating a trend towards improvement. A reduction in mortality rate (259 patients, relative risk (RR) = 0.64, 95% CI [0.45, 0.91]) was associated with modest improvements in compliance and driving pressure in three studies. EIT facilitates real-time, individualized PEEP adjustments, improving respiratory system mechanics. Integration of EIT as a guiding tool in mechanical ventilation holds potential benefits in preventing ventilator-induced lung injury. Larger-scale studies are essential to validate and optimize EIT’s clinical utility in ARDS management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».