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Enregistrement W1970377274 · doi:10.1097/ccm.0b013e31826ab1f2

Imaging the Interaction of Atelectasis and Overdistension in Surfactant-Depleted Lungs*

2012· article· en· W1970377274 sur OpenAlexaff
Maurizio Cereda, Kiarash Emami, Yi Xin, Stephen Kadlecek, N. N. Kuzma, Puttisarn Mongkolwisetwara, Harrilla Profka, Stephen Pickup, Masaru Ishii, Brian P. Kavanagh, Clifford S. Deutschman, Rahim R. Rizi

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésAtelectasisMedicinePulmonary surfactantMechanical ventilationLungEffective diffusion coefficientOxygenationSalinePositive end-expiratory pressureVentilation (architecture)AnesthesiaMagnetic resonance imagingLung volumesInternal medicineRadiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Atelectasis and surfactant depletion may contribute to greater distension-and thereby injury-of aerated lung regions; recruitment of atelectatic lung may protect these regions by attenuating such overdistension. However, the effects of atelectasis (and recruitment) on aerated airspaces remain elusive. We tested the hypothesis that during mechanical ventilation, surfactant depletion increases the dimensions of aerated airspaces and that lung recruitment reverses these changes. DESIGN: Prospective imaging study in an animal model. SETTING: Research imaging facility. SUBJECTS: Twenty-seven healthy Sprague Dawley rats. INTERVENTIONS: Surfactant depletion was obtained by saline lavage in anesthetized, ventilated rats. Alveolar recruitment was accomplished using positive end-expiratory pressure and exogenous surfactant administration. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Airspace dimensions were estimated by measuring the apparent diffusion coefficient of He, using diffusion-weighted hyperpolarized gas magnetic resonance imaging. Atelectasis was demonstrated using computerized tomography and by measuring oxygenation. Saline lavage increased atelectasis (increase in nonaerated tissue from 1.2% to 13.8% of imaged area, p < 0.001), and produced a concomitant increase in mean apparent diffusion coefficient (~33%, p < 0.001) vs. baseline; the heterogeneity of the computerized tomography signal and the variance of apparent diffusion coefficient were also increased. Application of positive end-expiratory pressure and surfactant reduced the mean apparent diffusion coefficient (~23%, p < 0.001), and its variance, in parallel to alveolar recruitment (i.e., less computerized tomography densities and heterogeneity, increased oxygenation). CONCLUSIONS: Overdistension of aerated lung occurs during atelectasis is detectable using clinically relevant magnetic resonance imaging technology, and could be a key factor in the generation of lung injury during mechanical ventilation. Lung recruitment by higher positive end-expiratory pressure and surfactant administration reduces airspace distension.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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