A Method for Noninvasive Determination of Inspiratory Resistance during Proportional Assist Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Currently available noninvasive methods for measuring inspiratory resistance (RI) are difficult to implement or interpret during assisted mechanical ventilation on account of the confounding effect of respiratory efforts (Pmus). We propose a simple method consisting of brief reductions in airway pressure (Paw) in the early part of the inflation phase (pulse). Paw, flow (V), and volume (V) are measured at the beginning of the pulse (T (0)), at the trough of the pulse (TI) and at a point 0.1 s before T(0) (T(-1)). Equations of motion of the form [Pmus + Paw = V. K(1) + V (2). K(2) +V. E] are generated for the data at the three time points (E = elastance, K(1) and K(2) are Rohrer's constants). These three equations can be solved for K(1) and K(2) if it is arranged that the pulse has appropriate configuration and timing, and if it is assumed that DeltaPmus/Deltat is constant over the brief pulse period. The method was tested in 67 patients ventilated with proportional assist ventilation (PAV). The results were compared with those obtained using the interrupter technique during a period of controlled mechanical ventilation (CMV). RI, expressed at a standard flow of 1 L. s(-)(1), was slightly higher during PAV (16.4 +/- 4.9 versus 15.5 +/- 4.5 cm H(2)O. L(-1). s, p < 0.001). The average difference was 0.9 +/- 2.0 cm H(2)O. L(-1). s, corresponding to 5.4 +/- 12.6% of the average of RCMV and RPAV. The correlation coefficient was 0.92 (p = 8E-28) with a slope (1.01) and intercept (0.8) not significantly different from 1.0 and 0, respectively. We conclude that brief negative pulses applied early during the inflation phase can be used to provide reliable estimates of inspiratory resistance during PAV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».