Modeling the Weaning of Intensive Care Unit Patients from Mechanical Ventilation: A Review
Notice bibliographique
Résumé
In the intensive care unit, mechanical ventilation is a life-saving procedure, and as many as 90% of patients require the intervention. For a mechanically ventilated patient, the principal goal of a health care team is to free the patient from mechanical ventilation through weaning as soon as possible. Weaning, however, still is mostly a manual process. To achieve quick and efficient weaning, the process is needs to be automated. The first step toward automating the weaning process is building a precise model of it. The path to achieving this precision in weaning modeling, if at all possible, is laden with challenges such as the use of imprecise terms, lack of evidence, complexities in data representation as well as process specification, and uncertainty in data values as well as their implication in process evaluation. This eventually leads to a lack of universally accepted and followed standards and guidelines. Despite the magnitude of these challenges, various weaning automations have been attempted through mathematical modeling or knowledge-based modeling. Some of these have been available as commercial mechanical ventilator modes since the 1990s. Even though much potential has been demonstrated through clinical trials, their infrequent usage indicates a lack of consensus concerning their applicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».