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Enregistrement W2085416365 · doi:10.1097/mcp.0b013e32835395ef

Utility of draining pleural effusions in mechanically ventilated patients

2012· review· en· W2085416365 sur OpenAlexafffund
Ewan C. Goligher, Niall D. Ferguson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePleural effusionDrainageDiaphragm (acoustics)Randomized controlled trialMechanical ventilationSepsisLungSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Pleural effusions are prevalent in mechanically ventilated patients, and clinicians frequently consider draining the effusions. It is controversial whether patients benefit from pleural drainage in terms of either physiological or clinical outcomes. RECENT FINDINGS: Pleural drainage may be undertaken for a variety of reasons. Effusions are an important potential source of infection in patients with undifferentiated sepsis. Pleural drainage may improve hypoxemia or lung mechanics, but the physiological response depends on a complex interplay between lung and chest wall compliance, applied positive end-expiratory pressure and drainage volume. Pleural effusions may be associated with significant cyclic lung recruitment and collapse during tidal ventilation. Because effusions are primarily accommodated by descent of the diaphragm, they can also impair diaphragm mechanics significantly. There is very limited data in the literature to support the use of pleural drainage to accelerate liberation from mechanical ventilation, and there are no randomized controlled trials published to date. SUMMARY: Pleural drainage may benefit certain patient populations based on individual physiological considerations, but randomized controlled trials evaluating the impact on weaning outcomes are lacking. Future research efforts should focus on identifying patient populations most likely to benefit and clarify the mechanisms by which weaning may be accelerated after pleural drainage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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