Monitoring van high flow bij kinderen
Uitgangsvraag
Hoe dient de effectiviteit van high flow bij patiënten gemonitord te worden?
Aanbeveling
Monitoring is een continu proces.
Beoordeel en documenteer daarnaast in ieder geval na 30, 60, 90 en 120 minuten ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie (S), FiO2 (F), de S/F ratio en de ademarbeid om de effectiviteit van high flow te evalueren. Vraag tevens naar de bevindingen van ouders en verpleegkunden. Streef naar ruime saturatiegrenzen, hetgeen inhoudt dat zeker in de eerste acute fase saturaties van tenminste 94% nagestreefd dienen te worden.
Overweeg overleg met de kinder-IC indien de ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie,FiO2, S/F ratio en de ademarbeid na 60 minuten nog niet duidelijk zijn verbeterd. Hierbij kan het bepalen van een pCO2 (capillaire bloedgas) ondersteunend zijn voor de beslissing om patiënt over te plaatsen.
Overleg met de kinder-IC als een FiO2 >60% nodig is om de saturatie >94% te houden.
Overwegingen
De aanbevelingen die in deze richtlijn worden gedaan gelden voor alle patiënten met een bronchiolitis die starten met high flow. Er is gebrekkig bewijs en ervaring met betrekking tot gebruik van high flow bij andere groepen patiënten. De werkgroep kan voor deze groepen geen aanbeveling geven over de effectiviteit en monitoring van high flow op dit moment.
Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs
Er is bewijs van lage kwaliteit dat pCO2 gemeten tijdens high flow voorspellend is voor het falen van therapie bij patiënten met een bronchiolitis. De lage bewijskracht is gevolg van het risico op bias in de studies, zoals gebrek aan blindering voor het vaststellen van de subjectieve uitkomstmaat therapiefalen en het selecteren van predictoren op basis van significantie in de univariabele analyse en het geringe aantal studies met kleine patiëntenaantallen.
Er is onduidelijk of ademfrequentie danwel hartfrequentie voorspellend zijn voor het falen van therapie. Hartfrequentie is onderzocht in de studie van Guillot (2018). Deze parameter bleek in een multivariabel model geen onafhankelijk predictor te zijn voor high flow therapiefalen. Ademfrequentie werd getoetst in twee studies. In de studie van Guillot (2018) bleek ademhalingsfrequentie geen predictor voor therapiefalen. In de studie van Abboud (2012) bleek ademhalingsfrequentie wel een onafhankelijke significante voorspeller te zijn voor therapiefalen. Mede gezien de kleine patiëntenaantallen en de heterogeniteit van de resultaten is de bewijskracht voor de mogelijke voorspellers hartfrequentie en ademfrequentie zeer laag.
In de studie van Abboud zijn premature patiënten geïncludeerd. Deze kinderen hebben mogelijk pre-existent longlijden of zijn at risk voor een slechter beloop van een bronchiolitis (Abboud, 2012). Prematuriteit bleek in de univariaat analyse geen risicofactor te zijn en is niet meegenomen in de multivariaat analyses. Ook in andere grote studies bleek prematuriteit geen risicofactor voor therapiefalen te zijn (Kepreotes, 2017; Franklin, 2018; Daverio, 2019). De werkgroep verwacht dan ook niet dat de inclusie van prematuren in de studie van Abboud bias heeft opgeleverd.
In de dagelijkse praktijk zal bloedgasanalyse worden ingezet indien er sprake lijkt van een klinische achteruitgang van de patiënt en wordt dit niet standaard gemeten bij iedere patiënt met een bronchiolitis die start met high flow. De werkgroep is van mening dat pCO2 wel relevant kan zijn wanneer op basis van de andere parameters een onvoldoende betrouwbare beoordeling over therapiefalen gegeven kan worden en dient in dergelijke gevallen te worden bepaald.
Er zijn geen duidelijke parameters beschreven als uitkomstmaat voor effectiviteit van high-flow op voorkomen van intubatie en beademing. De werkgroep heeft derhalve gekeken welke parameters praktisch te meten zijn en haalbaar zijn om te meten en tevens is gekeken wat de expert opinion was van de werkgroep op basis van de ervaring met high flow. Parameters die in de studies naar voren kwamen om therapiefalen te monitoren waren: een early warning system, ademfrequentie, hartfrequentie, O2 saturatie en zuurstof behoefte (FiO2). De ratio tussen O2 saturatie (SpO2) en zuurstofbehoefte (FiO2) met een streefsaturatie van 94 tot 97% wordt de S/F ratio genoemd en is in verschillende studies gebruikt. Bij patiënten met een bronchiolitis in de beginfase waarbij onvoldoende effect is van ondersteuning met low flow en high flow gestart wordt dienen de saturatiegrenzen niet te krap te zijn. Geadviseerd wordt om bij deze groep een saturatiegrens van 94% aan te houden gedurende de eerste 24 uur.
Gebaseerd op bovenstaande studies en de ervaringen in de dagelijkse praktijk is de werkgroep van mening dat ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie (S), FiO2 (F) en de S/F ratio praktische en objectieve parameters zijn om high flow te monitoren. Naast deze parameters zijn “worried- signs” van ouders en/of verpleegkundigen en de ademarbeid van de patient belangrijke parameters om de effectiviteit van high flow te monitoren. De werkgroep beveelt aan om deze parameters in ieder geval na 30, 60, 90 en 120 minuten na aanvang van high flow te bepalen. Op basis van expert opinion en onder andere de studie van Mayfield (2014) is bij het grootste deel van de patiënten met een bronchiolitis na 60 minuten duidelijk of ze goed reageren op high flow of niet. Bij een kleiner deel kan high flow ook na 60 minuten tot zelfs dagen alsnog falen door progressie van de onderliggende ziekte. Indien de patiënt na 120 minuten stabiel is of verbetering heeft laten zien dient op basis van de monitoring (ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie en FiO2) in combinatie met ademarbeid en “worried signs” gerapporteerd door ouders en/of verpleegkundige de high flow gemonitord te blijven. De werkgroep is van mening dat, indien ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie, FiO2 en S/F ratio na 60 minuten niet aanzienlijk zijn verbeterd richting normaalwaarden voor de leeftijd, er overleg moet plaatsvinden met de kinder-IC.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun verzorgers)
Voor de patiënten en hun verzorgers zal het primair belangrijk zijn dat de monitoring adequaat gebeurd. De voorgestelde maten worden al standaard in kaart gebracht, er zijn daarom vanuit dit aspect geen argumenten die bijdragen aan de besluitvorming. Gezien de belasting voor de patiënt (bloedafname) en ervaring dat pCO2 met name van meerwaarde is indien er onduidelijkheid is over therapiefalen van high flow is op basis van de andere parameters besloot de werkgroep deze parameter niet op te nemen in de aanbeveling.
Kosten (middelenbeslag)
De uitkomstparameters die worden gemeten bij patiënten die high flow krijgen worden in de dagelijkse praktijk al gemeten. De frequentie die wordt aangehouden wijkt niet af van de dagelijkse praktijk. Er zijn geen extra kosten verbonden aan de monitoring. Er zijn wel extra kosten gemoeid met de aanschaf van het high flow systeem en de hulpstukken (zie de module 'Effectiviteit high flow'). Er zijn dus geen argumenten met betrekking tot de kosten die van invloed zijn op de besluitvorming.
Aanvaardbaarheid voor de overige relevante stakeholders
De aanbevolen parameters worden in de dagelijkse praktijk gemeten zonder de noodzaak tot aanschaf van andere meetapparatuur. Het hangt af van het ziekenhuis of een early warning systeem al gebruikt wordt en indien ja, welke dit is. Een ziekenhuis kan er voor kiezen deze wel te gaan gebruiken en dan zal er training gedaan moeten worden om een early warning systeem te implementeren. Dit valt echter niet onder de reikwijdte van deze richtlijn.
Haalbaarheid en implementatie
Patiënten die worden opgenomen met respiratoire distress bij een bronchiolitis en die onvoldoende ondersteuning hebben van low flow zuurstof (2L, 100%) kunnen in aanmerking komen voor high flow indien aanwezig (zie de module 'Effectiviteit'). Monitoring van de effectiviteit van high flow kan plaatsvinden op de kinderafdeling danwel spoedeisende hulp, al naar gelang er een monitor aanwezig is. Verpleegkundigen en artsen dienen geschoold te zijn in het gebruik van het high flow systeem. Patiënten dienen aan een monitor en saturatiemeter te worden aangesloten en op de aanbevolen tijdstippen worden ademfrequentie, hartfrequentie, O2 saturatie en FiO2 behoefte genoteerd.
Er dient een lokaal protocol te zijn in samenspraak met de lokale kinder-IC.
Rationale/ balans tussen de argumenten voor en tegen de interventie
Uit literatuursamenvatting kwam enkel pCO2 als mogelijke geschikte parameter voor het monitoren van de effectiviteit van high flow bij patiënten met een bronchiolitis. Gezien de belasting voor de patiënt (bloedafname) en ervaring dat pCO2 met name van meerwaarde is indien er onduidelijkheid is over therapiefalen van high flow is op basis van de andere parameters besloot de werkgroep deze parameter niet op te nemen in de aanbeveling. Mede gezien de ervaring in de dagelijkse praktijk en de resultaten beschreven in verschillende grote studies is de werkgroep van mening dat ademfrequentie, hartfrequentie, saturatie (S), FiO2 (F) en de S/F ratio gemonitord dient te worden. Daarnaast zijn “worried signs” van ouders en/of verpleegkundigen en ademarbeid van patiënt belangrijke parameters om mee te nemen in de monitoring van effectiviteit van high flow.
Onderbouwing
Achtergrond
Sinds enkele jaren is er een grote toename van het gebruik van high flow zuurstoftherapie (verder: high flow) voor patiënten met toegenomen zuurstofbehoefte en/of ademarbeid. Dit gebeurt niet alleen op de pediatrische en neonatale intensive care units maar in toenemende mate ook op de kinderafdeling. Er is voornamelijk onderzoek gedaan naar effectiviteit van deze behandeling bij patiënten met een bronchiolitis maar het wordt in de dagelijkse praktijk ook toegepast bij andere patiëntengroepen zoals patiënten met een astma-exacerbatie of een pneumonie (zie ook de module 'Effectiviteit').
Het ontbreekt aan een eenduidig landelijke protocol waarin beschreven wordt welke effectmaten moeten worden gemeten, met welke frequentie deze moeten worden gemeten en wat goede afkappunten zijn om te kunnen spreken van falen of slagen van de therapie. Het is van groot belang om tijdig te bemerken of de therapie effectief is of faalt aangezien dit grote gevolgen voor de patiënt heeft en kan leiden tot acute bedreigende situaties.
Conclusies
Laag GRADE |
Er zijn aanwijzingen dat een hoge pCO2 tijdens high flow therapie een onafhankelijke voorspeller is voor het falen van high flow bij patiënten met bronchiolitis.
Er zijn aanwijzingen dat een hoge pCO2 voorafgaand aan de start van high flow een onafhankelijk voorspeller is voor het falen van high flow bij patiënten met bronchiolitis.
Bronnen: (Guillot, 2018; Abboud, 2012) |
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of ademfrequentie voorspellend is voor het falen van high flow bij patiënten met bronchiolitis.
Bronnen: (Guillot, 2018; Abboud, 2012) |
Zeer laag GRADE |
Het is onduidelijk of hartfrequentie voorspellend is voor het falen van high flow bij patiënten met bronchiolitis.
Bronnen: (Guillot, 2018) |
Samenvatting literatuur
Beschrijving studies
In totaal werden twee cohortstudies (één prospectief en één retrospectief) gevonden die kandidaatpredictoren voor de kans op therapiefalen onder high flow bestudeerden middels multivariabele analyses en bij patiënten met bronchiolitis (Guillot, 2018; Abboud, 2012). Er zijn geen studies gevonden waar een model intern of extern gevalideerd is en waarin patiënten met een andere aandoening hebben geparticipeerd.
Guillot (2018) voerde een prospectieve cohortstudie uit bij 55 patiënten met ernstige bronchiolitis die ventilatoire ondersteuning benodigden en werden behandeld met high flow op de kinder-IC. In deze studie werd met behulp van een multivariabel coxregressie model onderzocht of fysiologische kandidaatpredictoren (FiO2, ademhalingsfrequentie, hartfrequentie, SpO2, apneu, pH en pCO2) mogelijk voorspellend zijn voor de uitkomst therapiefalen onder high flow. De getalsmatige waarden van de mogelijke predictoren werden tijdens de eerste vijf dagen van de ziekenhuisopname bepaald (op baseline en na 2, 6, 12, 24, 36 uur en 3, 4, 5 dagen na starten met behandeling met high flow. De waarden van patiënten die voor de 5e dag uit het ziekenhuis werden ontslagen, werden op moment van ontslag meegenomen als eindanalyse . De uitkomst, therapiefalen van high flow, werd gedefinieerd als de noodzaak tot starten met hetzij non-invasieve beademing in de vorm van ‘nasal continuous positive airway pressure’ (nCPAP) of‘biphasic positive airway pressure’ (BiPAP) dan wel starten met invasieve beademing.
Abboud (2012) voerde een retrospectieve cohortstudie uit bij 113 patiënten met virale bronchiolitis die werden behandeld met high flow op de kinder-IC. In deze studie werd met behulp multivariabele logistische regressie onderzocht welke predictoren voorspellend zijn voor de uitkomst therapiefalen van high flow. Als kandidaatpredictoren werden gewicht (gecorrigeerd voor leeftijd), pCO2 op baseline en ademhalingsfrequentie op baseline bestudeerd. De uitkomst, therapiefalen van high flow, werd gedefinieerd als de behoefte aan mechanische ventilatie, beoordeeld door de dienstdoende arts.
De gebruikte methoden om tot het predictiemodel te komen zijn beschreven in tabel 1.
Resultaten
Een overzicht van de resultaten van de studies van Guillot (2018) en Abboud (2012) is te vinden in tabel 1.
Guillot (2018) rapporteerde dat bij 21 patiënten (38,2%) high flow faalde. In 16 gevallen (76,2%) faalde de high flow therapie in de eerste 24 uur na het starten van de therapie, bij 12 patiënten (61,9%) in de eerste 12 uur en bij één patiënt faalde high flow na vijf dagen ziekenhuisopname. Abboud (2012) rapporteerde dat bij 21 patiënten (27%) high flow faalde. De gemiddelde tijd tot intubatie bedroeg 14 uur (sd 11 uur) na start van high flow.
Beide studies vonden dat pCO2 voorspellend is voor de uitkomst therapiefalen van high flow. pCO2 werd in de studie van Guillot (2018) op verschillende tijdsmomenten na het starten van high flow gemeten en opgenomen in het model. In de studie van Abboud (2012) werd de waarde van pCO2 voor het starten van high flow opgenomen in het model. Ademhalingsfrequentie was een significante predictor (OR 0,96 95%BI 0,92 tot 0,99) voor therapiefalen van high flow in de studie van Abboud (2012), maar niet in de studie van Guillot (2018). Hartfrequentie werd alleen in de studie van Guillot (2018) onderzocht. Deze mogelijke predictor was niet significant in het multivariabele model.
Tabel 1 Predictoren voor het falen van high flow bij kinderen
|
Populatiekenmerken |
Kandidaatpredictoren |
Methode modelontwikkeling |
Predictoren in multivariabele model |
|||
Auteur (jaartal) |
N |
Inclusie leeftijd* |
Inclusie diagnoses |
N therapiefalen (%) |
|
|
|
Guillot (2018) |
55 |
-patiënten tussen 0 en 24 maanden -± 25% prematuur
|
bronchiolitis
|
21 (38,2)
|
FiO2; Ademhalingsfrequentie; Hartfrequentie; SpO2; Apneu; pH; pCO2 |
Cox regressie met tijdsafhankelijke predictoren
Predictoren met p<0.20 in univariabele analyse werden geanalyseerd in multivariabel model |
Hartfrequentie (10 punten stijging**) HR 1,18 (95% BI: 0,89-1,57) pH (0,1 punt stijging**) HR 0,65 (95% BI: 0,22-1,99) pCO2 (5-mmHg stijging**) HR 1,37 (95% BI: 1,00-1,88) Apneus (ja ten opzichte van nee**) HR 1,70 (95% BI: 0,64-4,50) |
Abboud (2012) |
113 |
-patiënten tussen 0 en 12 maanden -31/113 (27%) zijn prematuur |
Virale bronchiolitis |
21 (18,5) |
Niet geheel duidelijk; In ieder geval gewicht-voor-gecorrigeerde-leeftijd; pCO2 voor starten high flow; ademhalingsfrequentie voor starten high flow
|
Logistische regressie
Predictoren met p<0.05 in univariabele analyse werden geanalyseerd in multivariabel model |
Gewicht-voor-gecorrigeerde-leeftijd; per 1 percentiel OR 0,11(0,01-1,21) p=0,71 pCO2 voor starten high flow; per 5 punten stijging OR 1,34 (1,08-1,67) p=0,007 Ademhalingsfrequentie voor starten high flow, per 1 adem/minuut daling OR 0,96 (0,92-0,99)p=0,017 |
*= In de studie Guillot (2018) is de multivariabele analyse uitgevoerd in subgroep waarvan geen leeftijd gerapporteerd is. In de studie van Abboud (2012) werd de leeftijd enkel gestratificeerd naar de uitkomst gerapporteerd. Daarom wordt in deze tabel geen gemiddelde leeftijd gerapporteerd.
**=ten opzichte van baseline. Afkortingen; BI betrouwbaarheidsinterval; HR hazard ratio; OR odds ratio
Bewijskracht van de literatuur
Bij prognostische studies met een observationeel design wordt er gestart op een hoog niveau van bewijs. De bewijskracht van de predictor pCO2 met betrekking tot therapiefalen onder high flow is met twee niveaus verlaagd tot laag niveau van bewijskracht, gezien beperkingen in de onderzoeksopzet (risk of bias: gebrek aan interne en externe validering, gebrek aan blindering voor het vaststellen van de subjectieve uitkomstmaat, de selectie van predictoren op basis van univariabele analyse, één niveau aftrekken) en het geringe aantal patiënten (imprecisie, één niveau aftrekken). Voor de predictor ademfrequentie is tevens afgetrokken voor heterogeniteit (inconsistentie) en voor de predictor hartfrequentie is één extra gradering afgetrokken voor het geringe aantal patiënten (imprecisie). De bewijskracht voor de predictoren ademfrequentie en hartfrequentie is zeer laag.
Zoeken en selecteren
Om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden is er een systematische literatuuranalyse verricht naar de volgende zoekvraag:
Wat zijn de voorspellende factoren van therapiefalen bij patiënten behandeld met high flow?
P: patiënten dreigende respiratoire insufficiëntie als gevolg van bronchiolitis, pneumonie, luchtweginfectie, preschool wheeze, astma, viral induced wheeze of peuterastma die worden behandeld met high flow;
I: aanwezigheid van predictoren therapiefalen onder high flow veroorzaken (zoals bijvoorbeeld verhoogde hartritme, pCO2, ademhalingsfrequentie);
C: afwezigheid van predictoren therapiefalen onder high flow veroorzaken;
O: therapiefalen onder high flow.
Zoeken en selecteren (Methode)
In de databases Medline (via OVID) en Embase (via Embase.com) is op 9 oktober 2018 met relevante zoektermen gezocht naar systematische reviews, randomized controlled trials (RCT’s) en observationele studies, die predictoren beschrijven voor de kans op high flow therapiefalen. De zoekverantwoording is weergegeven onder het tabblad Verantwoording. De literatuurzoekactie leverde 162 treffers op.
De werkgroep definieerde de uitkomstmaat therapiefalen niet a priori, maar hanteerde de in de studies gebruikte definities.
Voor het bestuderen van mogelijk predictoren is in het meest ideale geval een multivariabel prognostisch model ontwikkeld welke intern en óók extern gevalideerd is. Vervolgens heeft een studie waarin een prognostisch model extern wordt gevalideerd de voorkeur. Indien deze studie ook niet voorhanden is, heeft een studie waarin een prognostisch model intern gevalideerd is de voorkeur. Indien er ook geen studie aanwezig is met dit design, wordt er gebruikt gemaakt van studies waarin mogelijke predictoren middels een multivariabele analyse worden bestudeerd.
Studies werden geselecteerd op grond van de volgende selectiecriteria:
- Afgebakende patiëntengroep (patiëntengroep met dezelfde indicatie voor high flow).
- Multivariabele analyse van (kandidaat)predictoren voor de kans therapiefalen.
De resultaten van de studies dienden te zijn gebaseerd op een homogene patiëntenpopulatie, dat wil zeggen dat alle patiënten geïncludeerd in een studie dezelfde aandoening dienen te hebben. Omdat de pathofysiologie van de verschillende respiratoire aandoening verschilt en ook het falen van therapie bij de verschillende aandoeningen andere indicatoren kan hebben, kunnen de verschillende respiratoire aandoeningen onderling niet vergeleken worden.
Op basis van titel en abstract werden in eerste instantie 26 studies voorgeselecteerd. Na raadpleging van de volledige tekst, werden vervolgens 24 studies geëxcludeerd (zie exclusietabel onder het tabblad Verantwoording) en twee studies definitief geselecteerd.
De belangrijkste studiekarakteristieken en resultaten zijn opgenomen in de evidencetabellen. De beoordeling van de individuele studieopzet (risk of bias) is opgenomen in de risk of bias tabellen (zie tabblad Onderbouwing).
Referenties
- Abboud, P. A., Roth, P. J., Skiles, C. L., Stolfi, A., & Rowin, M. E. (2012). Predictors of failure in infants with viral bronchiolitis treated with high-flow, high-humidity nasal cannula therapy. Pediatric Critical Care Medicine, 13(6), e343-e349.
- Daverio, M., Da Dalt, L., Panozzo, M., Frigo, A. C., & Bressan, S. (2019). A two‐tiered high‐flow nasal cannula approach to bronchiolitis was associated with low admission rate to intensive care and no adverse outcomes. Acta Paediatrica.
- Franklin, D., Babl, F. E., Schlapbach, L. J., Oakley, E., Craig, S., Neutze, J., ... & Dalziel, S. R. (2018). A randomized trial of high-flow oxygen therapy in infants with bronchiolitis. New England Journal of Medicine, 378(12), 1121-1131.
- Guillot, C., Le Reun, C., Behal, H., Labreuche, J., Recher, M., Duhamel, A., & Leteurtre, S. (2018). First-line treatment using high-flow nasal cannula for children with severe bronchiolitis: Applicability and risk factors for failure. Archives de Pédiatrie, 25(3), 213-218.
- Kepreotes, E., Whitehead, B., Attia, J., Oldmeadow, C., Collison, A., Searles, A., ... & Mattes, J. (2017). High-flow warm humidified oxygen versus standard low-flow nasal cannula oxygen for moderate bronchiolitis (HFWHO RCT): an open, phase 4, randomised controlled trial. The Lancet, 389(10072), 930-939.
- Mayfield, S., Bogossian, F., O'Malley, L., & Schibler, A. (2014). High‐flow nasal cannula oxygen therapy for infants with bronchiolitis: pilot study. Journal of paediatrics and child health, 50(5), 373-378.
Evidence tabellen
Research question: How should the efficacy of high flow therapy be monitored?
Study reference |
Study characteristics |
Patient characteristics |
Candidate predictors |
Model development, performance and evaluation |
Outcome measures and results |
Comments Interpretation of model |
Guillot (2018) |
Source of data1 and date: Prospective cohort study
Setting/ number of centres and country: centres and country: Single center, PICU
Funding and conflicts of interest: Not reported |
Recruitment method2:
Inclusion criteria: Age between 0 and 24 months, clinical diagnosis of severe bronchiolitis defined as the need for any ventilatory support based on clinical evaluation. Our subgroup was treated with high flow
Exclusion criteria: children admitted for bronchiolitis who did not require respiratory assistance.
Treatment received? The study was executed in two periods: 1 November to 31 March 2013–2014 and 2014–2015. The multivariable model was composed from the 2014-2015 data. During this period a total of 61 children received ventilatory support of which 55 children started with High Flow.
HFNC via nasal canula was exclusively administered with a gas flow of 2 L/kg/min using an active respiratory gas humidifier.
Participants: N= 55
Mean age and sex was not specified for children starting with high flow in the second period (See above). However, since the far majority -55 out of 61 in the second period-started with high flow, the mean age of these 61 children is likely similar to the subgroup starting with high flow
Age, median (IQR) 58 (25-82)
Sex: 61% M |
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
The following prognostic factors were tested: Oxygenation variable (FiO2), 1% increase Respiratory rate, 10-point increase Heart rate, ten-pint increase SpO2, 10-point increase Apnea*, yes vs no pH, 0.1 point increase pCO2, 5-mmHg increase)
*Apnea ere considered present when there were more than three apneas longer than 10 s each per hour, clinically relevant with bradycardia, and the level of SpO2 less than 90%.
The type of respiratory support, oxygenation variable (FiO2), respiratory rate (RR), heart rate (HR), SpO2, apnea, pH and pCO2 were collected on admission and during the first 5 days of hospitalization (H2, H6, H12, H24, H36, H48, D3, D4 and D5).
Number of participants with any missing value4? Not reported
How were missing data handled5? Not reported. Patients discharged before 5 days were censored at the time of discharge |
Development Modelling method6: Cox regression, predictors were treated as a time-dependent covariate
Only predictors with a p-value less than 0.20 in univariate analysis were put in multivariable Cox regression model with time-varying covariates.
Predictors with p-value <0.20 in univariate analysis: Heart rate pH pCO2 Apneas
Performance Calibration measures7 and 95%CI: Not reported
Discrimination measures8 and 95%CI: Not repored
Classification measures9: Not reported
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external Not reported |
Type of outcome: single/combined? High flow treatment failure defined as children requiring nCPAP, BiPAP ventilation or invasive ventilation based on the clinical decision of the attending physician.
Definition and method for measurement of outcome: Clinical decision attending physician
Endpoint or duration of follow-up: 5 days after initiation high flow
Number of events/outcomes: 21/55 had high flow treatment failure
RESULTS Multivariable model11:
Only predictors with a p-value less than 0.20 were put in the multivariable model. (See development)
Only pCO2 remains independently associated with HFNC therapy failure
Hazard ratio (HR) (CI95%) Heart rate 1.18 (0.89-1.57) p=0.25 pH 0.65 (0.22-1.99) p=0.46 pCO2 1.37 (1.00-1.88) p=0.48 Apneas 1.70 (0.64-4.50) p=0.29
|
Interpretation: confirmatory, i.e. model useful for practice versus exploratory, i.e. more research needed.
Comparison with other studies?
Generalizability? |
Abboud (2012) |
Source of data1 and date: Retrospective cohort study
Setting/ number of centres and country:
Pediatric Critical Care, Children’s hospital, UDA
Funding and conflicts of interest: “ The authors have not disclosed any potential conflicts of interest.”
|
Recruitment method2: Consecutive, “Medical records of all patients admitted to the PICU with a diagnosis of viral bronchiolitis (respiratory syncytial virus (RSV) positive/negative or not specified) from 2006 to 2010 were evaluated.”
Inclusion criteria: Patients ≤12 months of age and requiring initial therapy with HFNC.
Exclusion criteria: age >12 months, patients intubated prior to admission, and the presence of a tracheostomy.
Treatment received? Yes
Participants: N=113
Age (in categories) and sex only reported stratified for responders/non-responders
Age, in categories No difference between responders and non-responders
Sex: % M Responders: 67% Non-responders: 71% (non significant) |
Describe candidate predictors3 and method and timing of measurement:
Predictor 1: Weight-for-corrected-age percentile Predictor 2: pre-HFNC Pco2, Predictor 3: pre-HFNC respiratory rate Predictor 4: Predictor 5: Predictor 6: Predictor 7:
Number of participants with any missing value4? Unknown (“Not all variables were available for all patients”)
How were missing data handled5? Presumably; univariate analyses with all cases with available data on that specific predictor multiple logistic regression: only cases without missings on one of the predictors |
Development Modelling method6:
Pre-HFNC variables that were significantly different between nonresponders and responders were entered into a multiple logistic regression model
Performance Calibration measures7 and 95%CI: Not reported
Discrimination measures8 and 95%CI: Not reported
Classification measures9: Not reported
Evaluation Method for testing model performance10: internal/external Not reported/conducted |
Type of outcome: single/combined?
Single. Failure was defined as requiring mechanical ventilation based on the clinical decision of the attending physician. Endpoint or duration of follow-up: Data were reviewed on HFNC patients until they tolerated 2 L/min or less of standard nasal cannula oxygen without desaturation, and demonstrated lack of apneic/bradycardic events for >24 hrs.
Number of events/outcomes: 21/113 (19%)
RESULTS Multivariable model11:
Weight-for-corrected-age percentile, 1 percentile decrease OR 0.11(0.01-1.21) p=0.71 pre-HFNC Pco2, 5-unit increase OR 1.34 (1.08-1.67) p=0.007 pre-HFNC respiratory rate, 1 breath/min decrease OR 0.96 (0.92-0.99)p=0.017
Predictors stated in bold are significant (p<0.05) |
Most patients in this study were admitted from the emergency department or transferred to the PICU from the general pediatrics floor. |
Table of quality assessment – prognostic studies
Study reference (first author, year of publication)
Classification1
|
Participant selection 1) Appropriate data sources?2 2) Appropriate in- and exclusion?
Risk of bias: low/high/unclear |
Predictors 1) Assessed similar for all participants? 2) Assessed without knowledge of outcome? 3) Available at time the model is intended to be used?
Risk of bias: low/high/unclear |
Outcome 1) Pre-specified or standard outcome definition? 2) Predictors excluded from definition? 3) Assessed similar for all participants? 4) Assessed without knowledge of predictors? 5) Time interval between predictor and outcome measurement appropriate?
Risk of bias: low/high/unclear |
Analysis 1) Reasonable number of participants with event/outcome? 2) All enrolled participants included in analysis? 3) Missing data handled appropriately? 4) No selection of predictors based on univariate analysis? 5) Relevant model performance measures evaluated appropriately?3 6) Accounted for model overfitting4 and optimism? 7) Predictors and weights correspond to results from multivariate analysis?
Risk of bias: low/high/unclear |
Overall judgment
High risk of bias: at least one domain judged to be at high risk of bias.
Model development only: high risk of bias.
Risk of bias: low/high/unclear |
Guillot (2018) |
Low |
Low |
Unclear |
High: Predictors selected based on univariate analyses Model not externally validated Not accounted for model overfitting Unclear how missing data is handled |
High |
Abboud (2012) |
Low |
Low |
Low |
High: Predictors selected based on univariate analyses Model not externally validated Not accounted for model overfitting Unclear how missing data is handled |
High |
Tabel Exclusie na het lezen van het volledige artikel
Auteur en jaartal |
Redenen van exclusie |
Mayfield, 2014 |
Systematische review zonder geïncludeerde studies |
Kelly, 2013 |
Multivariabel model. Echter, kinderen met zuurstofbehoefte door uiteenlopende redenen geincludeerd. |
Sitthikarnkha, 2018 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Kamit Can, 2018 |
Multivariabel model. Echter, kinderen met zuurstofbehoefte door uiteenlopende redenen geincludeerd. |
Franklin, 2018 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Ergul, 2018 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Ballestero, 2018 |
Exclusie, wel multivariabel model maar niet bij patiënten enkel behandeld met HFNC, gebruik HFNC in model |
Pederson, 2017 |
Exclusie, wel multivariabel model maar niet bij patiënten enkel behandeld met HFNC, gebruik HFNC in model |
Milesi, 2017 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Kepreotes, 2017 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Baudin, 2017 |
Maar één kind faalt high flow therapie |
Bardegan, 2016 |
Narratief review |
Rittayamai, 2015 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Mayfield, 2014 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/predictor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
ten Brink, 2013 |
Geen multivariabel model, wel risicofactoren op falen. |
Betters, 2017 |
Overwegingen? Geen multivariabel model, wel risicofactoren uit univariabele analyse |
Pilar, 2016 |
Artikel in Spaans; hoogstwaarschijnlijk ook niet relevant |
Wraight, 2015 |
Artikel niet full tekst beschikbaar; ook niet opvragen want niet relevant |
Goh, 2017 |
Waarschijnlijk niet relevant voor literatuursamenvatting, wel opvragen |
Kamit Can, 2017 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/prognostische factor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Milesi, 2013 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/prognostische factor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Baudin, 2016 |
Exclusie, geen analyse naar wel/niet aanwezig zijn van risicofactor/prognostische factor voor het voorspellen van therapiefalen bij patiënten behandeld met HFNC |
Davison, 2017 |
Geen multivariabel model |
Heikkila, 2018 |
Geen multivariabel model |
Er, 2018 |
Multivariabel model. Echter, kinderen met zuurstofbehoefte door uiteenlopende redenen geïncludeerd. |
Verantwoording
Autorisatiedatum en geldigheid
Laatst beoordeeld : 26-06-2020
Laatst geautoriseerd : 26-06-2020
Geplande herbeoordeling : 01-01-2025
Uiterlijk in 2024 bepaalt het bestuur van de Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde of de modules van deze richtlijn nog actueel zijn. Op modulair niveau is een onderhoudsplan beschreven. Bij het opstellen van de richtlijn heeft de werkgroep per module een inschatting gemaakt over de maximale termijn waarop herbeoordeling moet plaatsvinden en eventuele aandachtspunten geformuleerd die van belang zijn bij een toekomstige herziening (update). De geldigheid van de richtlijn komt eerder te vervallen indien nieuwe ontwikkelingen aanleiding zijn een herzieningstraject te starten.
De Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde is regiehouder van deze richtlijn en eerstverantwoordelijke op het gebied van de actualiteitsbeoordeling van de richtlijn. De andere aan deze richtlijn deelnemende wetenschappelijke verenigingen of gebruikers van de richtlijn delen de verantwoordelijkheid en informeren de regiehouder over relevante ontwikkelingen binnen hun vakgebied.
Module |
Regiehouder(s) |
Jaar van autorisatie |
Eerstvolgende beoordeling actualiteit richtlijn |
Frequentie van beoordeling op actualiteit |
Wie houdt er toezicht op actualiteit |
Relevante factoren voor wijzigingen in aanbeveling |
Monitoring |
NVK |
2020 |
2025 |
2 |
NVK |
Lopend onderzoek |
Algemene gegevens
De richtlijnontwikkeling werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijn.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijn is in 2018 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van relevante specialismen die betrokken zijn bij de zorg van kinderen met toegenomen zuurstofbehoefte en/of ademarbeid. De werkgroepleden zijn door hun beroepsverenigingen gemandateerd voor deelname en de werkgroep is verantwoordelijk voor de integrale tekst van deze richtlijn. De wetenschappelijke verenigingen van de spoedeisende hulpartsen en de ambulanceverpleegkundigen zijn ook gevraagd om te participeren in de werkgroep, maar dit bleek helaas niet mogelijk.
Werkgroep
- Dr. B. Kapitein, kinderarts-intensivist, werzaam in het Amsterdam Universitair Medisch Centrum te Amsterdam, NVK, voorzitter
- Dr. W. Balemans, kinderarts-pulmonoloog, werkzaam in het Antonius Ziekenhuis te Nieuwegein, NVK
- Drs. G. Brinkhorst, kinderarts-pulmonoloog, werkzaam bij Noordwest Ziekenhuisgroep Alkmaar-Den Helder, NVK
- Drs. R. Klein-Blommert, intensive care kinderverpleegkundige, werkzaam in het VU medisch Centrum te Amsterdam, V&VN
- Drs. I. Morsing, kinder-intensivist, werkzaam in het Utrecht Medisch Centrum te Utrecht, NVK
- E. Schmidt-Cnossen, MSc, senior projectmedewerker, werkzaam bij Stichting Kind en Ziekenhuis - tot april 2019
- J. Pingen, MSc, junior project- en beleidsmedewerker, werkzaam bij Stichting Kind en Ziekenhuis - vanaf mei 2019
- Dr. S. Terheggen-Lagro, kinderarts-pulmonoloog, werkzaam bij het Amsterdam Universitair Medisch Centrum te Amsterdam, NVK
Met ondersteuning van
- Dr. J. Buddeke, adviseur, Kennisintituut van de Federatie Medisch Specialisten
- Dr. E. Breejen, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
De KNMG-code ter voorkoming van oneigenlijke beïnvloeding door belangenverstrengeling is gevolgd. Alle werkgroepleden hebben schriftelijk verklaard of zij in de laatste drie jaar directe financiële belangen (betrekking bij een commercieel bedrijf, persoonlijke financiële belangen, onderzoeksfinanciering) of indirecte belangen (persoonlijke relaties, reputatiemanagement, kennisvalorisatie) hebben gehad. Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
Werkgroeplid |
Functie |
Nevenfuncties |
Gemelde belangen |
Ondernomen actie |
Kapitein |
Kinderarts-intensivist, Amsterdam UMC, locatie AMC |
Human factor en crew resource management trainer (onbetaald) |
Geen |
Geen |
Balemans |
Kinderarts-pulmonoloog |
gastdocent TNO (astma bij kinderen voor jeugdartsen) Lid van MEC-U (medische ethische toetsingscommissie; samenwerking tussen het St. Antonius Ziekenhuis te Utrecht/Nieuwegein, het Catharina Ziekenhuis te Eindhoven, het Diakonessenhuis te Utrecht /Zeist /Doorn, het Maasstad Ziekenhuis te Rotterdam, het Meander Medisch Centrum te Amersfoort /Baarn en het OLVG te Amsterdam Visiteur voor de Registratiecommissie Geneeskundig Specialisten (RGS) -instellingsvisitaties |
Geen |
Geen |
Brinkhorst |
Kinderarts-pulmonoloog |
Lid Centraal Medisch Tuchtcollege (onkostenvergoeding) Instructeur SSHK (reiskostenvergoeding) |
Geen |
Geen |
Morsing |
Kinder-intensivist, UMC Utrecht |
Human factor en crew resource management trainer in healthcare |
Geen |
Geen |
Klein -Blommert |
Intensive care kinderverpleegkundige |
Docent aan de opleiding voor intensive care kinderen bij de Amstel Academie |
Geen |
Geen |
Schmidt – tot april 2019 |
Projectmanager - stichting kind en ziekenhuid 32 u p/w |
Psycholoog - laat ons ouders zijn (8/16 u p/w) Vrijwilliger ouderraad Sophia vrijwilliger VOC en vrijwilliger stichting Hiva |
Geen |
Geen |
Pingen – vanaf mei 2019 |
Junior project- en beleidsmedewerker |
Verzorgende niveau 3 |
Geen |
Geen |
Terheggen-Lagro |
Subafdelingshoofd kinderlongziekten, Amsterdam AMC, locatie AMC |
Betrokken bij ontwikkeling kwaliteitsstandaard CF (onbetaald) |
Geen |
Geen |
Inbreng patiëntenperspectief
Tijdens alle stappen van het ontwikkelproces is rekening gehouden met het patiëntperspectief. Een medewerker van stichting Kind en Ziekenhuis had zitting in de werkgroep. Tijdens de knelpuntenanalyse heeft stichting Kind en Ziekenhuis een knelpuntenanalyse uitgevoerd onder haar achterban. Tevens is de conceptrichtlijn voor commentaar aan stichting Kind en Ziekenhuis voorgelegd.
Methode ontwikkeling
Evidence based
Implementatie
In de verschillende fasen van de richtlijnontwikkeling is rekening gehouden met de implementatie van de richtlijn (module) en de praktische uitvoerbaarheid van de aanbevelingen. Daarbij is uitdrukkelijk gelet op factoren die de invoering van de richtlijn in de praktijk kunnen bevorderen of belemmeren. Het implementatieplan is te vinden bij de aanverwante producten van elke module. De werkgroep heeft besloten geen indicatoren te ontwikkelen bij de huidige richtlijn, omdat er geen substantiële barrières konden worden geïdentificeerd die de implementatie van de aanbeveling zouden kunnen bemoeilijken.
Werkwijze
AGREE
Deze richtlijn is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010), dat een internationaal breed geaccepteerd instrument is. Voor een stap-voor-stap beschrijving hoe een evidence-based richtlijn tot stand komt wordt verwezen naar het stappenplan Ontwikkeling van Medisch Specialistische Richtlijnen van het Kennisinstituut van Medisch Specialisten.
Knelpuntenanalyse
Tijdens de voorbereidende fase inventariseerden de voorzitter van de werkgroep en de adviseur de ervaren knelpunten rondom de zorg van high flow onder relevante partijen. Middels een schriftelijke knelpuntenanalyse is er input gevraagd op het conceptraamwerk aan de Nederlandse Vereniging voor Kindergeneeskunde, Verpleegkundige en Verzorgende Nederland, Nederlandse Vereniging voor Spoedeisende Hulp Artsen, Ambulancezorg, Nederlands Huisartsen Genootschap, stichting Kind en Ziekenhuis, Longfonds, Patientenfederatie, Inspectie voor de Gezondheidszorg en Jeugd, Nederlandse Federatie van Universitair Medische Centra, Nederlandse Vereniging van Ziekenhuizen, Samenwerkende Topklinische opleidingsZiekenhuizen, Zorginstituut Nederland, Zelfstandige Klinieken Nederland, Zorgverzekeraars Nederland, DBC-onderhoud, ZonMW en de Nederlandse Zorgautoriteit. Een beknopte samenvatting van de schriftelijke knelpuntenanalyse is opgenomen in de is opgenomen onder aanverwante producten.
Uitgangsvragen en uitkomstmaten
Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de voorzitter en de adviseur concept-uitgangsvragen opgesteld. Deze zijn met de werkgroep besproken waarna de werkgroep de definitieve uitgangsvragen heeft vastgesteld. Vervolgens inventariseerde de werkgroep per uitgangsvraag welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal, belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.
Strategie voor zoeken en selecteren van literatuur
Er werd voor de afzonderlijke uitgangsvragen aan de hand van specifieke zoektermen gezocht naar gepubliceerde wetenschappelijke studies in (verschillende) elektronische databases. Tevens werd aanvullend gezocht naar studies aan de hand van de literatuurlijsten van de geselecteerde artikelen. In eerste instantie werd gezocht naar studies met de hoogste mate van bewijs. De werkgroepleden selecteerden de via de zoekactie gevonden artikelen op basis van vooraf opgestelde selectiecriteria. De geselecteerde artikelen werden gebruikt om de uitgangsvraag te beantwoorden. De databases waarin is gezocht, de zoekstrategie en de gehanteerde selectiecriteria zijn te vinden in de module met desbetreffende uitgangsvraag.
Kwaliteitsbeoordeling individuele studies
Individuele studies werden systematisch beoordeeld, op basis van op voorhand opgestelde methodologische kwaliteitscriteria, om zo het risico op vertekende studieresultaten (risk of bias) te kunnen inschatten. Deze beoordelingen kunt u vinden in de Risk of Bias (RoB) tabellen. De gebruikte RoB instrumenten zijn gevalideerde instrumenten die worden aanbevolen door de Cochrane Collaboration: Cochrane – voor gerandomiseerd gecontroleerd onderzoek en PROBAST – voor prognostisch onderzoek.
Samenvatten van de literatuur
De relevante onderzoeksgegevens van alle geselecteerde artikelen werden overzichtelijk weergegeven in evidence-tabellen. De belangrijkste bevindingen uit de literatuur werden beschreven in de samenvatting van de literatuur. Bij een voldoende aantal studies en overeenkomstigheid (homogeniteit) tussen de studies werden de gegevens ook kwantitatief samengevat (meta-analyse) met behulp van Review Manager 5.
Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs
A) Voor interventievragen (vragen over therapie of screening)
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation (zie http://www.gradeworkinggroup.org/).
GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie (Schünemann, 2013).
GRADE |
Definitie |
Hoog |
|
Redelijk |
|
Laag |
|
Zeer laag |
|
B) Voor vragen over diagnostische tests, schade of bijwerkingen, etiologie en prognose
De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd eveneens bepaald volgens de GRADE-methode: GRADE-diagnostiek voor diagnostische vragen (Schünemann, 2008), en een generieke GRADE-methode voor vragen over schade of bijwerkingen, etiologie en prognose. In de gehanteerde generieke GRADE-methode werden de basisprincipes van de GRADE-methodiek toegepast: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van bewijskracht op basis van de vijf GRADE criteria (startpunt hoog; downgraden voor risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias).
Formuleren van de conclusies
Voor elke relevante uitkomstmaat werd het wetenschappelijk bewijs samengevat in een of meerdere literatuurconclusies waarbij het niveau van bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methodiek. De werkgroepleden maakten de balans op van elke interventie (overall conclusie). Bij het opmaken van de balans werden de gunstige en ongunstige effecten voor de patiënt afgewogen. De overall bewijskracht wordt bepaald door de laagste bewijskracht gevonden bij een van de cruciale uitkomstmaten. Bij complexe besluitvorming waarin naast de conclusies uit de systematische literatuuranalyse vele aanvullende argumenten (overwegingen) een rol spelen, werd afgezien van een overall conclusie. In dat geval werden de gunstige en ongunstige effecten van de interventies samen met alle aanvullende argumenten gewogen onder het kopje Overwegingen.
Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)
Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals de expertise van de werkgroepleden, de waarden en voorkeuren van de patiënt (patient values and preferences), kosten, beschikbaarheid van voorzieningen en organisatorische zaken. Deze aspecten worden, voor zover geen onderdeel van de literatuursamenvatting, vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje Overwegingen.
Formuleren van aanbevelingen
De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk. De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen.
Randvoorwaarden (Organisatie van zorg)
In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijn is expliciet rekening gehouden met de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, menskracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van een specifieke uitgangsvraag maken onderdeel uit van de overwegingen bij de bewuste uitgangsvraag.
Indicatorontwikkeling
De werkgroep heeft besloten geen indicatoren te ontwikkelen bij de huidige richtlijn, omdat er geen substantiële barrières konden worden geïdentificeerd die implementatie van de aanbeveling zouden kunnen bemoeilijken.
Kennislacunes
Tijdens de ontwikkeling van deze richtlijn is systematisch gezocht naar onderzoek waarvan de resultaten bijdragen aan een antwoord op de uitgangsvragen. Bij elke uitgangsvraag is door de werkgroep nagegaan of er (aanvullend) wetenschappelijk onderzoek gewenst is om de uitgangsvraag te kunnen beantwoorden. Een overzicht van de onderwerpen waarvoor (aanvullend) wetenschappelijk van belang wordt geacht, is als aanbeveling in de Kennislacunes beschreven (onder aanverwante producten).
Commentaar- en autorisatiefase
De conceptrichtlijn werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijn aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijn werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.
Literatuur
Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, et al. AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348.
Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwalitieit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/richtlijnontwikkeling.html.
Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.
Schünemann HJ, Oxman AD, Brozek J, et al. Grading quality of evidence and strength of recommendations for diagnostic tests and strategies. BMJ. 2008;336(7653):1106-10. doi: 10.1136/bmj.39500.677199.AE. Erratum in: BMJ. 2008;336(7654). doi: 10.1136/bmj.a139. PubMed PMID: 18483053.
Ontwikkeling van Medisch Specialistische Richtlijnen: stappenplan. Kennisinstituut van Medisch Specialisten.
Zoekverantwoording
Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.