Automated patient-ventilator interaction analysis during neurally adjusted non-invasive ventilation and pressure support ventilation in chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delivering synchronous assist during non-invasive ventilation (NIV) is challenging with flow- or pressure-controlled ventilators, especially in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Neurally adjusted ventilatory assist (NAVA) uses diaphragm electrical activity (EAdi) to control the ventilator. We evaluated patient-ventilator interaction in patients with COPD during NIV with pressure support ventilation (PSV) and NAVA using a recently introduced automated analysis. METHODS: Twelve COPD patients underwent three 30-minute trials: 1) PSV with dedicated NIV ventilator (NIV-PSVVision), 2) PSV with intensive care unit (ICU) ventilator (NIV-PSVServo-I), and 3) with NIV-NAVA. EAdi, flow, and airway pressure were recorded. Patient-ventilator interaction was evaluated by comparing airway pressure and EAdi waveforms with automated computer algorithms. The NeuroSync index was calculated as the percentage of timing errors between airway pressure and EAdi. RESULTS: The NeuroSync index was higher (larger error) for NIV-PSVVision (24 (IQR 15 to 30) %) and NIV-PSVServo-I (21 (IQR 15 to 26) %) compared to NIV-NAVA (5 (IQR 4 to 7) %; P <0.001). Wasted efforts, trigger delays and cycling-off errors were less with NAVA (P <0.05 for all). The NeuroSync index and the number of wasted efforts were strongly correlated (r2 = 0.84), with a drastic increase in wasted efforts after timing errors reach 20%. CONCLUSIONS: In COPD patients, non-invasive NAVA improves patient-ventilator interaction compared to PSV, delivered either by a dedicated or ICU ventilator. The automated analysis of patient-ventilator interaction allowed for an objective detection of patient-ventilator interaction during NIV. In addition, we found that progressive mismatch between neural effort and pneumatic timing is associated with wasted efforts.
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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.
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 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 ».