Predictive value of bedside diaphragmatic ultrasonography for extubation success in critically ill patients after general anaesthesia: A meta-analysis with trial sequential analysis (TSA)
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Accurate prediction of extubation success is crucial in critical care to avoid complications from premature or prolonged mechanical ventilation. Bedside diaphragmatic ultrasonography has emerged as a promising tool for assessing extubation readiness, but its effectiveness requires further validation. This meta-analysis evaluates the effectiveness of this method and uses trial sequential analysis (TSA) to assess evidence reliability and identify the need for further research. Methods: A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Medline, Embase, Cochrane CENTRAL, Ovid, ISI Web of Science, and the Wanfang Database from 2014 to 2023. The included studies assessed diaphragmatic ultrasonography for predicting extubation success. Successful extubation is defined as maintaining spontaneous breathing for at least 48 hours post-extubation. Data extraction and quality assessment were performed using a random-effects model. Quality was assessed via the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and publication bias was evaluated through funnel plots and Egger’s test. Cumulative meta-analysis, sub-group analyses, and TSA were used to explore heterogeneity and assess evidence reliability. Results: Fourteen studies were included, demonstrating high quality. Diaphragm excursion (DE) and diaphragm thickening fraction (DTF) were significant predictors of extubation success. The diagnostic odds ratio (DOR) was 4.80 [95% confidence interval (CI): 3.86, 5.97)], with a sensitivity of 81.48% and a specificity of 86.86%. Significant heterogeneity was observed ( I 2 =85%, χ 2 =87.19, P < 0.00001). TSA indicated that the cumulative evidence was insufficient. Conclusions: Diaphragmatic ultrasound, particularly DE and DTF, is useful for predicting extubation success, but current evidence is inconclusive. Further research is required to confirm these findings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 ».