[Summary of the best evidence for diaphragmatic function training in mechanically ventilated patients].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the best available evidence regarding diaphragmatic function training in mechanically ventilated patients and to establish a foundation for clinical practice. METHODS: Systematic searches were conducted in databases and official websites including UpToDate, the National Guideline Clearinghouse (NGC), the Registered Nurses' Association of Ontario (RNAO), the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), the Cochrane Library, PubMed, Web of Science, CNKI, Wanfang Data, VIP, and Yimaitong. The search period covered from the inception of each database to December 31, 2024. The types of evidence included guideline, clinical decision, expert consensus, systematic review, Meta-analysis, and randomized controlled trial (RCT). Two researchers conducted the literature search, study selection, quality assessment and evidence extraction and synthesis independently. RESULTS: A total of 16 articles were included, consisting of 1 guideline, 1 clinical decision, 2 expert consensuses, 4 systematic reviews, 3 Meta-analyses, and 5 RCTs. Nineteen pieces of evidence were ultimately categorized into 7 dimensions, including implementation team, intervention timing, training assessment, training methods, management of ICU-acquired weakness (ICU-AW), monitoring and safety, and outcome evaluation. CONCLUSIONS: This summary of best evidence for diaphragmatic function training in mechanically ventilated patients is scientifically rigorous and comprehensive, offering a valuable reference for guiding clinical practice.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».