The Supraglottic Effect of a Reduction in Expiratory Mask Pressure During Continuous Positive Airway Pressure
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Patients with obstructive sleep apnea may have difficulty exhaling against positive pressure, hence limiting their acceptance of continuous positive airway pressure (CPAP). C-Flex is designed to improve comfort by reducing pressure in the mask during expiration proportionally to expiratory airflow (3 settings correspond to increasing pressure changes). When patients use CPAP, nasal resistance determines how much higher supraglottic pressure is than mask pressure. We hypothesized that increased nasal resistance results in increased expiratory supraglottic pressure swings that could be mitigated by the effects of C-Flex on mask pressure. DESIGN: Cohort study. SETTING: Sleep center. PARTICIPANTS: Seventeen patients with obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome and a mechanical model of the upper airway. INTERVENTIONS: In patients on fixed CPAP, CPAP with different C-Flex levels was applied multiple times during the night. In the model, 2 different respiratory patterns and resistances were tested. MEASUREMENTS AND RESULTS: Airflow, expiratory mask, and supraglottic pressures were measured on CPAP and on C-Flex. Swings in pressure during expiration were determined. On CPAP, higher nasal resistance produced greater expiratory pressure swings in the supraglottis in the patients and in the model, as expected. C-Flex 3 produced expiratory drops in mask pressure (range -0.03 to -2.49 cm H(2)O) but mitigated the expiratory pressure rise in the supraglottis only during a sinusoidal respiratory pattern in the model. CONCLUSIONS: Expiratory changes in mask pressure induced by C-Flex did not uniformly transmit to the supraglottis in either patients with obstructive sleep apnea on CPAP or in a mechanical model of the upper airway with fixed resistance. Data suggest that the observed lack of expiratory drop in supraglottic pressure swings is related to dynamics of the C-Flex algorithm.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».