Innovative ventilation technologies used in the intensive care unit for adults and children: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background There is widespread interest in the use of innovative ventilation technologies to improve clinical outcomes across the 13–20 million people each year globally that receive invasive ventilation on an intensive care unit. This scoping review aims to summarise the volume and nature of evidence underpinning the use of 22 innovative ventilation technologies in adults and children. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane library and other key databases from 2010 to May 2024 for primary studies and systematic reviews that evaluated the use of 22 innovative ventilation technologies in adults and children requiring, or at risk of requiring, invasive ventilation. We defined an innovative ventilation technology as a ventilation approach not currently recommended by clinical guidelines due to lack of or uncertainty of evidence. We summarise findings as evidence maps. Results Our search identified 22,274 records of which we included 851 studies (564 primary studies; 277 systematic reviews; 10 economic evaluation studies). Over 50% of studies focussed on non-invasive respiratory support strategies to reduce the risk of a primary tracheal intubation (n=319, 37%) or re-intubation (n=130, 15%). We identified ten or fewer studies for seven technologies, including phrenic nerve stimulation, artificial intelligence, and ultra-low tidal volume ventilation. Few studies include children (n=128, 15%) or report patient-focussed outcomes (n=19, 2%). Conclusions For many technologies despite being used in clinical practice, the available evidence is currently inadequate to determine its clinical effectiveness, particularly in children. Key technologies need to be evaluated in high-quality multi-centre clinical trials that report patient-focussed outcomes.
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».