The role of chest X-ray in the diagnosis of neonatal respiratory distress syndrome: a systematic review concerning low-resource birth scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Background Access to diagnostic tools like chest radiography (CXR) is challenging in resource-limited areas. Despite reduced reliance on CXR due to the need for quick clinical decisions, its usage remains prevalent in the approach to neonatal respiratory distress syndrome (NRDS).Objectives To assess CXR’s role in diagnosing and grading NRDS severity compared to current clinical features and laboratory standards.Methods A review of studies with NRDS diagnostic criteria was conducted across six databases (MEDLINE, EMBASE, BVS, Scopus-Elsevier, Web of Science, Cochrane) up to 3 March 2023. Independent reviewers selected studies, with discrepancies resolved by a senior reviewer. Data were organised into descriptive tables to highlight the use of CXR and clinical indicators of NRDS.Results Out of 1,686 studies screened, 23 were selected, involving a total of 2,245 newborns. All selected studies used CXR to diagnose NRDS, and 21 (91%) applied it to assess disease severity. While seven reports (30%) indicated that CXR is irreplaceable by other diagnostic tools for NRDS diagnosis, 10 studies (43%) found that alternative methods surpassed CXR in several respects, such as severity assessment, monitoring progress, predicting the need for surfactant therapy, foreseeing Continuous Positive Airway Pressure failure, anticipating intubation requirements, and aiding in differential diagnosis.Conclusion CXR remains an important diagnostic tool for NRDS. Despite its continued use in scientific reports, the findings suggest that the study’s outcomes may not fully reflect the current global clinical practices, especially in low-resource settings where the early NRDS approach remains a challenge for neonatal survival.Trial registration: PROSPERO number CRD42022336480.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».