Electrical impedance tomography (EIT) for quantification of pulmonary edema in acute lung injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of pulmonary edema is a key factor in monitoring and guidance of therapy in critically ill patients. To date, methods available at the bedside for estimating the physiologic correlate of pulmonary edema, extravascular lung water, often are unreliable or require invasive measurements. The aim of the present study was to develop a novel approach to reliably assess extravascular lung water by making use of the functional imaging capabilities of electrical impedance tomography. METHODS: Thirty domestic pigs were anesthetized and randomized to three different groups. Group 1 was a sham group with no lung injury. Group 2 had acute lung injury induced by saline lavage. Group 3 had vascular lung injury induced by intravenous injection of oleic acid. A novel, noninvasive technique using changes in thoracic electrical impedance with lateral body rotation was used to measure a new metric, the lung water ratioEIT, which reflects total extravascular lung water. The lung water ratioEIT was compared with postmortem gravimetric lung water analysis and transcardiopulmonary thermodilution measurements. RESULTS: A significant correlation was found between extravascular lung water as measured by postmortem gravimetric analysis and electrical impedance tomography (r = 0.80; p < 0.05). Significant changes after lung injury were found in groups 2 and 3 in extravascular lung water derived from transcardiopulmonary thermodilution as well as in measurements derived by lung water ratioEIT. CONCLUSIONS: Extravascular lung water could be determined noninvasively by assessing characteristic changes observed on electrical impedance tomograms during lateral body rotation. The novel lung water ratioEIT holds promise to become a noninvasive bedside measure of pulmonary edema.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».