Factors Influencing Time-to-OR for Urgent Tracheotomy: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors influencing time-to-operating room and time-to-airway intervention in urgent tracheotomy and synthesize strategies to reduce delays in airway emergencies. METHODS: A scoping review was conducted following the Joanna Briggs Institute framework and reported according to PRISMA-ScR guidelines. MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, and Google Scholar were searched from inception to June 2024. Eligible studies involved adults (≥18 years) undergoing urgent tracheotomy for airway obstruction due to malignancy or infection. Trauma, angioedema, laryngotracheal stenosis, post-radiation edema, and vocal fold paralysis were excluded to reduce heterogeneity and focus on institutional/system-level factors. RESULTS: Of 1339 records identified, 3 studies (n = 531 patients) met the inclusion criteria. Dyspnea and stridor were the most common presenting symptoms. Malignancy and deep neck infection accounted for most indications. Reported delays were related to operating room access, staffing shortages, and coordination challenges. Complication rates ranged from 8% to 28%, with hemorrhage and infection most frequent; no deaths were directly attributed to tracheotomy. Decannulation rates were higher in non-malignant than in malignant cases. CONCLUSIONS: Urgent tracheotomy for airway obstruction due to malignancy or infection is time-sensitive, with delays shaped by institutional barriers. Standardized protocols, improved staffing, simulation-based training, and rapid-response teams represent actionable strategies to enhance airway emergency readiness and 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 | 0,016 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».