Positive End-expiratory Pressure Increments during Anesthesia in Normal Lung Result in Hysteresis and Greater Numbers of Smaller Aerated Airspaces
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although it is recognized that pulmonary hysteresis can influence the effects of positive end-expiratory pressure (PEEP), the extent to which expansion of previously opened (vs. newly opening) peripheral airspaces contribute to increased lung volume is unknown. METHODS: Following a recruitment maneuver, rats were ventilated with constant tidal volumes and imaged during ascending and descending ramps of PEEP. RESULTS: The authors estimated peripheral airspace dimensions by measuring the apparent diffusion coefficient of He in 10 rats. In a separate group (n = 5) undergoing a similar protocol, the authors used computerized tomography to quantify lung volume. Hysteresis was confirmed by larger end-inspiratory lung volume (mean ± SD; all PEEP levels included): 8.4 ± 2.8 versus 6.8 ± 2.0 ml (P < 0.001) and dynamic compliance: 0.52 ± 0.12 versus 0.42 ± 0.09 ml/cm H2O (P < 0.001) during descending versus ascending PEEP ramps. Apparent diffusion coefficient increased with PEEP, but it was smaller during the descending versus ascending ramps for corresponding levels of PEEP: 0.168 ± 0.019 versus 0.183 ± 0.019 cm/s (P < 0.001). Apparent diffusion coefficient was smaller in the posterior versus anterior lung regions, but the effect of PEEP and hysteresis on apparent diffusion coefficient was greater in the posterior regions. CONCLUSIONS: The authors' study results suggest that in healthy lungs, larger lung volumes due to hysteresis are associated with smaller individual airspaces. This may be explained by opening of previously nonaerated peripheral airspaces rather than expansion of those already aerated. Setting PEEP on a descending ramp may minimize distension of individual airspaces.
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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 | 0,000 | 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)
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.
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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 ».