Mild loss of lung aeration augments stretch in healthy lung regions
Notice bibliographique
Résumé
Inspiratory stretch by mechanical ventilation worsens lung injury. However, it is not clear whether and how the ventilator damages lungs in the absence of preexisting injury. We hypothesized that subtle loss of lung aeration during general anesthesia regionally augments ventilation and distension of ventilated air spaces. In eight supine anesthetized and intubated rats, hyperpolarized gas MRI was performed after a recruitment maneuver following 1 h of volume-controlled ventilation with zero positive end-expiratory pressure (ZEEP), FiO2 0.5, and tidal volume 10 ml/kg, and after a second recruitment maneuver. Regional fractional ventilation (FV), apparent diffusion coefficient (ADC) of (3)He (a measurement of ventilated peripheral air space dimensions), and gas volume were measured in lung quadrants of ventral and dorsal regions of the lungs. In six additional rats, computed tomography (CT) images were obtained at each time point. Ventilation with ZEEP decreased total lung gas volume and increased both FV and ADC in all studied regions. Increases in FV were more evident in the dorsal slices. In each lung quadrant, higher ADC was predicted by lower gas volume and by increased mean values (and heterogeneity) of FV distribution. CT scans documented 10% loss of whole-lung aeration and increased density in the dorsal lung, but no macroscopic atelectasis. Loss of pulmonary gas at ZEEP increased fractional ventilation and inspiratory dimensions of ventilated peripheral air spaces. Such regional changes could help explain a propensity for mechanical ventilation to contribute to lung injury in previously uninjured lungs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».