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Enregistrement W2063307915 · doi:10.1164/ajrccm.164.1.2010068

A Method for Measuring Passive Elastance during Proportional Assist Ventilation

2001· article· en· W2063307915 sur OpenAlexaff
Magdy Younes, Kimberly Webster, John Kun, Daniel Roberts, BRAD MASIOWSKI

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExhalationVentilation (architecture)ElastanceOcclusionCardiologyMechanical ventilationAnesthesiaArtificial ventilationAirwayInternal medicineRespiratory systemLungRespiratory disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are currently no reliable, noninvasive ways to monitor respiratory elastance (E) during assisted ventilation. We describe a method that is suited for proportional assist ventilation (PAV). In this mode, the end of the ventilator's inflation phase occurs during the declining phase of inspiratory effort (Pmus). If the opening of the exhalation valve is delayed, airway pressure (Paw) should initially rise as Pmus continues its decline. When Pmus declines to zero, a Paw plateau should appear. Paw at this point should reflect passive recoil at the prevailing volume. A cohort of 74 ventilator-dependent patients, ventilated in the PAV mode, were studied. Brief end-inspiratory occlusions were applied at random intervals. The magnitude of early change in Paw during the occlusion was inversely related to level of assist (r = 0.7, p < 0.00001). At high assist (> 75%), Paw was nearly flat or declined slightly, indicating minimal residual Pmus at the onset of occlusion. At lower assist levels, Paw increased exponentially in most patients with an average time constant of 0.21 +/- 0.06 s. Extraneous events that may corrupt the measurement (e.g., behavioral responses) were extremely rare (< 0.5%) in the first 0.25 s. From these findings, we concluded that Paw measured 0.25 s from occlusion onset (P0.25) includes little inspiratory Pmus and is free of extraneous events. E, estimated from P0.25 during PAV (EPAV), agreed well (r = 0.92) with passive E measured during controlled ventilation (ECMV); the average difference (EPAV - ECMV) was (+/- SD) -0.3 +/- 4.9 cm H2O x L(-1), corresponding to 0.9 +/- 16.4% of average E. We conclude that Paw measured at 0.25 s from the onset of end-inspiratory occlusion in the PAV mode provides a reliable estimate of passive elastic recoil.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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