High-frequency oscillatory ventilation and ventilator-induced lung injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although mechanical ventilation is lifesaving for patients with acute respiratory distress syndrome, it can cause ventilator-induced lung injury. To minimize ventilator-induced lung injury, different ventilatory strategies have been developed. One of the strategies is the use of high-frequency oscillatory ventilation (HFOV). THEORETICAL BACKGROUNDS OF VENTILATOR-INDUCED LUNG INJURY AND HFOV: Because of the novel gas exchange mechanisms, HFOV can provide adequate gas exchange using extremely small tidal volumes and maintain high end-expiratory lung volume without inducing overdistension, which should result in minimization of ventilator-induced lung injury. STUDIES OF HFOV AND LUNG INJURY: There are convincing clinical and animal data indicating that HFOV is an ideal lung-protective ventilatory strategy, particularly in the setting of neonatal respiratory failure, if lung volume recruitment is performed. CLINICAL IMPLICATION OF HFOV IN ADULT ACUTE RESPIRATORY DISTRESS SYNDROME: A recent clinical trial demonstrated early (<16 hrs) improvement in oxygenation with HFOV and a 30-day mortality of 37% with HFOV vs. 52% with pressure-controlled ventilation (p = .102), suggesting that HFOV is as effective and safe as the conventional strategy in adult acute respiratory distress syndrome. Future studies examining optimal algorithms of HFOV using clinically relevant animal models, and patients with acute respiratory distress syndrome, are imperative to determine whether the wide-spread application of HFOV is warranted in adult acute respiratory distress syndrome.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».