Feasibility and Interest of Continuous Diaphragmatic Fatigue Monitoring Using Wavelet Denoising in ICU and Anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
Measures of diaphragmatic electromyography (Edi), and respiratory mechanics, have demonstrated early changes before clinical complications. However, automatic Edi data collection is not adequate today due mainly to severe artefacts as well as to loss of signal. We thus intended to develop a new device with embedded artificial intelligence to optimize automatic Edi recordings independantly of artefacts and of probe displacement. We first chose the best mathematical tool to denoise Edi, using an established database, giving multiresolution wavelets as the best, resulting in the permanent availability of the H/L spectral index, a recognized representative of diaphragmatic fatigue. Fatigue was simultaneously measured using the classical mechanical f/Vt index (Rapid Shallow Breathing Index, RSBI), as well as the transdiaphragmatic pressure. We then performed a comparison of real-time H/L and RSBI in a group of seven healthy volunteers, before and during midazolam sedation infusion 0.1 mg.kg-1, with a parallel CPAP administration (2.5, 5.0, and 10 cm H2O) intended to compensate for airways resistance due to midazolam. Procedure was ended by delivering the antagonistic flumazenil 0.2 to 0.5 mg.kg-1. Progressive fatigue due to midazolam, the relief due to CPAP, as well as the answer to the anatgonist flumazenil, were shown earlier by the H/L index than by the RSBI change. Our new H/L monitoring device may greatly improve clinical follow-up of anesthetized patients as well as help to determine the optimal period for ventilatory weaning in ICU (Clinical Trials NCT00133939).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».