Pronação consciente em pacientes com COVID-19 não intubados e com síndrome do desconforto respiratório agudo: revisão sistemática e metanálise
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Objetivo: Revisar sistematicamente o efeito da posição prona na intubação endotraqueal e na mortalidade em pacientes com COVID-19 não intubados com síndrome do desconforto respiratório agudo. Métodos: Registramos o protocolo (CRD42021286711) e pesquisamos quatro bancos de dados e literatura cinzenta desde o início até 31 de dezembro de 2022. Incluímos estudos observacionais e ensaios clínicos. Não houve limite de data ou idioma de publicação. Excluímos relatos de casos, séries de casos, estudos não disponíveis em texto completo e estudos que incluíram pacientes < 18 anos de idade. Resultados: Incluímos 10 estudos observacionais, 8 ensaios clínicos, 3.969 pacientes, 1.120 eventos de intubação endotraqueal e 843 mortes. Todos os estudos tinham baixo risco de viés (ferramentas Newcastle-Ottawa Scale e Risk of Bias 2). Observamos que a pronação consciente reduziu as chances de intubação endotraqueal em 44% (RC 0,56; IC95% 0,40 - 0,78) e a mortalidade em 43% (RC 0,57; IC95% 0,39 - 0,84) em pacientes com COVID-19 não intubados com síndrome do desconforto respiratório agudo. Esse efeito protetor sobre a intubação endotraqueal e a mortalidade foi mais robusto naqueles que passaram > 8 horas por dia na pronação consciente (RC 0,43; IC95% 0,26 - 0,72 e OR 0,38; IC95% 0,24 - 0,60, respectivamente). A certeza da evidência, de acordo com os critérios GRADE, foi moderada. Conclusão: A pronação consciente diminuiu as chances de intubação endotraqueal e mortalidade, especialmente quando os pacientes passaram > 8 horas por dia na pronação consciente e tratamento na unidade de terapia intensiva. Contudo, nossos resultados devem ser interpretados com cautela devido às limitações na avaliação de ensaios clínicos randomizados, ensaios clínicos não randomizados e estudos observacionais. Não obstante, apesar das revisões sistemáticas com metanálises de ensaios clínicos randomizados, devemos ter em mente que esses estudos permanecem heterogêneos do ponto de vista clínico e metodológico.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.015 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".