Non-Invasive Respiratory Volume Monitoring to Detect Apnea in Post-Operative Patients: Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is a potential independent risk factor for postoperative complications, adverse surgical outcomes, and longer hospital stays. Obese patients with OSA have increased post-operative complications. An estimated 25-30% of pre-operative patients are at a high risk for OSA. A novel, non-invasive respiratory volume monitor (RVM) has been developed to provide a real time respiratory curve demonstrating lung volumes as well as a continuous, display of minute ventilation, tidal volume and respiratory rate. Clinical application of this device in the post-anesthesia care unit (PACU) can "unmask" post-operative apneic events resulting from partial or complete airway collapse due to the residual effects of narcotic administration and volatile and/or intravenous anesthetics. Clinical examples from two patients, one with known OSA and one without a previous diagnosis of OSA, monitored in the PACU with RVM are presented here. Post-operatively both patients had an increase in apneic episodes with significant decreases in their MV during apneic episodes after opioid administration as compared to pre-op baseline. In addition, oxygen saturation, for both patients, which is an essential component of current respiratory monitoring remained normal in the cases presented, despite the significant decreases in MV. Continuous RVM monitoring demonstrates both changes in respiratory patterns and overall adequacy of ventilation, and allows practitioners to quantify the increase in the number and duration apneic episodes as a response to narcotic administration. These case studies demonstrate that a non-invasive respiratory volume monitoring system can detect and quantify respiratory disturbances that currently go undetected.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».