An automated and standardized neural index to quantify patient-ventilator interaction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to validate an automated, objective and standardized algorithm for quantifying and displaying patient-ventilator interaction. METHODS: Using a new method to detect patient-ventilator synchrony, the present study re-analyzed previously acquired and published data from 24 mechanically ventilated adult patients (Colombo et al., Crit Care Med. 2011 Nov;39(11):2452-7). Patient-ventilator interactions were evaluated by comparing ventilator pressure and diaphragm electrical activity (EAdi) waveforms, recorded during pressure support ventilation. The EAdi and ventilator pressure waveforms were analyzed for their timings (manually and automatically determined), and the error between the two waveforms was quantified. A new index of patient-ventilator interaction (NeuroSync index), which is standardized and automated, was validated and compared to manual analysis and previously published indices of asynchrony. RESULTS: The comparison of manual and automated detection methods produced high test-retest and inter-rater reliability (Intraclass correlation coefficient = 0.95). The NeuroSync index increased the sensitivity of detecting dyssynchronies, compared to previously published indices, which were found to only detect asynchronies. CONCLUSION: The present study introduces an automated method and the NeuroSync index to determine patient-ventilator interaction with a more sensitive analysis method than those previously described. A dashboard-style of graphical display allows a rapid overview of patient-ventilator interaction and breathing pattern at the bedside.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».