Confirmation of successful supraglottic airway device placement in neonates using a respiratory function monitor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the use of a respiratory function monitor (RFM) to guide the placement of a supraglottic airway device (SAD) in neonates during intensive care interventions. We hypothesized that using a RFM would decrease the number of attempts needed for a successful placement. METHODS: This single-center pilot study was carried out at a tertiary NICU at the Medical University of Vienna. Patients were ventilated using a SAD during neurosurgical or endoscopic interventions. A RFM was either hidden (but recording) or visible to providers during SAD placement. Feedback from the RFM was used to assess correct/incorrect placement and optimize ventilation quality. The parameter leakage was used for assessment: if leak was <30%, correct placement was assumed. The primary outcome was the number of attempts until correct placement. Secondary outcomes included ventilation parameters recorded by the RFM and the duration of SAD placement. RESULTS: Six patients were included in this pilot trial. Using a RFM to guide SAD placement led to fewer attempts (median attempts: 3 [hidden] vs. 1 [visible]). Furthermore, using the RFM, necessary adaptations were made to the SAD position to decrease leakage (mean leakage: 74.8% [hidden] vs. 17.8% [visible]), subsequently endoscopy after insertion of SAD using the RFM then confirmed anatomically correct position. CONCLUSION: This pilot study indicated that a RFM might be useful to provide guidance during SAD placement. IMPACT STATEMENT: Feedback from a RFM reliably indicated correct anatomical placement of a SAD by correlating low leakage values with proper SAD positioning. RFM guidance could improve neonatal airway management, reducing procedural time and number of attempts. We present promising preliminary results. Further research is needed 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».