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Enregistrement W4407343807 · doi:10.1177/08850666251317473

The Effects of Inspiratory Muscle Training in Critically ill Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4407343807 sur OpenAlexafffund
Christopher Farley, Ana Oliveira, Dina Brooks, Anastasia Newman

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMeta-analysisConfidence intervalMechanical ventilationPhysical therapyIntensive care unitIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThe onset of diaphragmatic weakness begins within hours of commencing invasive mechanical ventilation (IMV), which may contribute to the physical disability that can persist at five years after intensive care unit (ICU) discharge. Inspiratory muscle training (IMT) has the potential to alleviate the negative effects of IMV.MethodsWe conducted a systematic review and meta-analysis with an approach consistent with Cochrane methods. We registered our review a priori (PROSPERO: CRD 42023451809) and published our protocol. Randomized controlled trials (RCTs) which enrolled adults (≥18 years) admitted to ICU who required IMV for ≥24 h were eligible if they delivered an IMT intervention using an external device that provided airway resistance (eg, threshold device, tapered flow resistive device) compared to usual care. Our primary outcome was physical function. Secondary outcomes included respiratory muscle strength, mortality, length of stay, IMV weaning time, reintubation rate, dyspnea and endurance. We searched Medline, Embase, Emcare, AMED, CINAHL, CENTRAL and clinicaltrials.gov from inception and used the Covidence platform for study selection and data extraction. We reported results as standardized mean difference (SMD) if outcome measures were similar. We used the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) to assess the certainty of evidence.ResultsWe screened 12 945 studies and 18 met the inclusion criteria. Three studies reported the effects of IMT on physical function. IMT may have no effect on physical function (SMD = -0.05, 95% confidence interval: -0.46 to 0.36) however results are very uncertain.ConclusionOur results suggest physical function is not impacted by IMT; however, our results are based on a limited number of studies with small samples sizes. High quality, appropriately powered RCTs are needed to improve the precision of the effect estimate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,037
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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