Effects of synchronisation during SiPAP-generated nasal intermittent positive pressure ventilation (NIPPV) in preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The SiPAP flow driver (Care Fusion, Dublin, Ohio, USA) offers synchronised nasal intermittent positive pressure ventilation (sNIPPV) using an abdominal capsule. This study aims to describe the accuracy and effects of synchronised NIPPV using SiPAP in preterm infants. DESIGN: Ten infants, born <28 weeks' gestation, receiving synchronised SiPAP-generated NIPPV, in 'biphasic trigger' mode, were observed. Abdominal capsule signals, delivered pressures, respiratory pattern and oxygen saturations were recorded. Tidal volume (VT), apnoeas, proportion of breaths supported by SiPAP and time between inspiration onset and SiPAP pressure rise were analysed. RESULTS: Infants were of median 26(+0) weeks' gestational age and birth weight 776 g. Mean (SD) respiratory rate (RR) was 53 (14)/min. 82% (17) of spontaneous breaths triggered a SiPAP pressure peak. Mean time between inspiration and SiPAP pressure rise was 28 (20) ms. There was no difference in VT when breaths triggered a SiPAP pressure peak compared with breaths without a pressure peak. No VT was generated by pressure peaks delivered during apnoea. Capsule signals were not recognised following >10% of breaths, resulting in asynchronous NIPPV delivery. Movements resulted in irregular SiPAP pressures and desaturation. When the RR was faster, >55/min, breaths irregularly triggered a SiPAP pressure peak (p=0.003). Compared with times when every breath resulted in a pressure peak, lower mean pressures were achieved, 7.9 vs 8.4 cm H2O (p=0.02). CONCLUSIONS: The SiPAP synchronisation system triggered rapidly with most spontaneous breaths, but did not result in larger tidal volumes. When the RR was >55/min, the SiPAP delivered fewer pressure peaks at lower pressures.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».