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Enregistrement W1981435384 · doi:10.1097/ccm.0b013e3181cb0d7b

Patient-ventilator interaction during pressure support ventilation and neurally adjusted ventilatory assist*

2010· article· en· W1981435384 sur OpenAlexaff
Jadranka Spahija, Michel de Marchie, Martin Albert, Patrick Bellemare, Stéphane Delisle, Jennifer Beck, Christer Sinderby

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure support ventilationMedicineVentilation (architecture)Tidal volumeAnesthesiaMechanical ventilationSpontaneous breathing trialRespiratory minute volumeDiaphragm (acoustics)Respiratory rateControl of respirationCrossover studyRespiratory systemInternal medicineBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the effect of pressure support ventilation and neurally adjusted ventilatory assist on breathing pattern, patient-ventilator synchrony, diaphragm unloading, and gas exchange. Increasing the level of pressure support ventilation can increase tidal volume, reduce respiratory rate, and lead to delayed ventilator triggering and cycling. Neurally adjusted ventilatory assist uses diaphragm electrical activity to control the timing and pressure of assist delivery and is expected to enhance patient-ventilator synchrony. DESIGN: Prospective, comparative, crossover study. SETTING: Adult critical care unit in a tertiary university hospital. PATIENTS: Fourteen nonsedated mechanically ventilated patients (n = 12 with chronic obstructive pulmonary disease). INTERVENTIONS: Patients were ventilated for 10-min periods, using two pressure support ventilation levels (lowest tolerable and +7 cm H2O higher) and two neurally adjusted ventilatory assist levels (same peak pressures and external positive end-expiratory pressure as with pressure support ventilation), delivered in a randomized order. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Diaphragm electrical activity, respiratory pressures, air flow, volume, neural and ventilator respiratory rates, and arterial blood gases were measured. Peak pressures were 17 +/- 6 cm H2O and 24 +/- 6 cm H2O and 19 +/- 5 cm H2O and 24 +/- 6 cm H2O with high and low pressure support ventilation and neurally adjusted ventilatory assist, respectively. The breathing pattern was comparable with pressure support ventilation and neurally adjusted ventilatory assist during low assist; during higher assist, larger tidal volumes (p = .003) and lower breathing frequencies (p = .008) were observed with pressure support ventilation. Increasing the assist increased cycling delays only with pressure support ventilation (p = .003). Compared with pressure support ventilation, neurally adjusted ventilatory assist reduced delays of ventilator triggering (p < .001 for low and high assist) and cycling (high assist: p = .004; low assist: p = .04), and abolished wasted inspiratory efforts observed with pressure support ventilation in six subjects. The diaphragm electrical activity and pressure-time product for ventilator triggering were lower with neurally adjusted ventilatory assist (p = .005 and p = .02, respectively; analysis of variance). Arterial blood gases were similar with both modes. CONCLUSIONS: Neurally adjusted ventilatory assist can improve patient-ventilator synchrony by reducing the triggering and cycling delays, especially at higher levels of assist, at the same time preserving breathing and maintaining blood gases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations208
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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