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Enregistrement W1902245422 · doi:10.1111/j.1399-6576.2008.01581.x

Effects of PEEP levels following repeated recruitment maneuvers on ventilator‐induced lung injury

2008· article· en· W1902245422 sur OpenAlexafffund
S.‐C. KO, H. ZHANG, Jack J. Haitsma, Kuo-Chen Cheng, Chien‐Feng Li, Arthur S. Slutsky

Notice bibliographique

RevueActa Anaesthesiologica Scandinavica · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePositive end-expiratory pressureOxygenationAnesthesiaLungPulmonary complianceMechanical ventilationTidal volumeRespiratory physiologyVentilation (architecture)Respiratory systemInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Different levels of positive end-expiratory pressure (PEEP) with and without a recruitment maneuver (RM) may have a significant impact on ventilator-induced lung injury but this issue has not been well addressed. METHODS: Anesthetized rats received hydrochloric acid (HCl, pH 1.5) aspiration, followed by mechanical ventilation with a tidal volume of 6 ml/kg. The animals were randomized into four groups of 10 each: (1) high PEEP at 6 cm H(2)O with an RM by applying peak airway pressure at 30 cm H(2)O for 10 s every 15 min; (2) low PEEP at 2 cm H(2)O with RM; (3) high PEEP alone; and (4) low PEEP alone. RESULTS: The mean arterial pressure and the amounts of fluid infused were similar in the four groups. Application of the higher PEEP improved oxygenation compared with the lower PEEP groups (P<0.05). The lung compliance was better reserved, and the systemic cytokine responses and lung wet to dry ratio were lower in the high PEEP than in the low PEEP group for a given RM (P<0.05). CONCLUSIONS: The use of a combination of periodic RM and the higher PEEP had an additive effect in improving oxygenation and pulmonary mechanics and attenuation of inflammation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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