Predictors and Outcomes of Extubation Failure in Preterm Neonates: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Extubation failure (EF) is common in preterm neonates and may be associated with adverse outcomes. OBJECTIVE: To systematically review and meta-analyze the existing literature on predictors and outcomes of EF in preterm neonates. DATA SOURCES: MEDLINE, Epub Ahead of Print, In-Process & Other Non-Indexed Citations, Embase (OvidSP), CINAHL (EBSCOHost), and Cochrane Library (Wiley) from 1995 onward. The search strategy was developed by a reference librarian. STUDY SELECTION: Experimental or observational studies reporting on predictors and/or outcomes related to EF (defined as reintubation within 7 days) in preterm neonates less than 37 weeks were eligible. Predictors included machine learning (ML) algorithms and lung ultrasound (LUS). Main outcome of interest was association of EF with mortality and/or bronchopulmonary dysplasia (BPD). DATA EXTRACTION: Studies identified by the search strategy were screened based on title and abstract. Data from included studies were extracted independently by 2 authors, along with adjudication of risk of bias. RevMan Web was used to conduct meta-analyses. RESULTS: Out of 8336 studies screened, 120 were included. Neonates with lower gestational age at birth, birthweight, postmenstrual age, and weight at extubation were more likely to experience EF. Higher level of pre-extubation respiratory support, indicated by lower pre-extubation pH and higher pre-extubation mean airway pressure, fraction of inspired oxygen, and Pco2 were associated with EF risk. ML models showed variable accuracy and lower external validity. LUS may be a promising predictor, though scoring systems varied. EF was associated with higher odds of mortality and/or BPD (pooled odds ratio [OR], 4.7; 95% CI, 2.84-7.76) as well as the individual components of the composite: mortality (pooled OR, 3.87; 95% CI, 2.35-6.36) and BPD (pooled OR, 3.27; 95% CI, 2.54-4.21). LIMITATIONS: Associations were derived from unadjusted data, precluding a definitive causal relationship between EF and predictors/outcomes. CONCLUSIONS: Lower gestational and chronological age and higher levels of pre-extubation ventilation support were associated with EF. ML models and LUS scores require further validation in larger studies. EF was associated with mortality and/or BPD.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».