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Enregistrement W2312498973 · doi:10.1097/ccm.0b013e3182186d09

Quantitative computed tomography in porcine lung injury with variable versus conventional ventilation: Recruitment and surfactant replacement*

2011· article· en· W2312498973 sur OpenAlexaff
M. Ruth Graham, Andrew L. Goertzen, Linda Girling, Talia Friedman, Ryan J. Pauls, Timothy J. Dickson, Ainsley E. G. Espenell, W. Alan C. Mutch

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)Mechanical ventilationTidal volumeMedicinePulmonary surfactantAnesthesiaRespiratory distressRespiratory systemChemistryInternal medicineBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Biologically variable ventilation improves lung function in acute respiratory distress models. If enhanced recruitment is responsible for these results, then biologically variable ventilation might promote distribution of exogenous surfactant to nonaerated areas. Our objectives were to confirm model predictions of enhanced recruitment with biologically variable ventilation using computed tomography and to determine whether surfactant replacement with biologically variable ventilation provides additional benefit in a porcine oleic acid injury model. DESIGN: Prospective, randomized, controlled experimental animal investigation. SETTING: University research laboratory. SUBJECTS: Domestic pigs. INTERVENTIONS: Standardized oleic acid lung injury in pigs randomized to conventional mechanical ventilation or biologically variable ventilation with or without green dye labeled surfactant replacement. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Computed tomography-derived total and regional masses and volumes were determined at injury and after 4 hrs of ventilation at the same average low tidal volume and minute ventilation. Hemodynamics, gas exchange, and lung mechanics were determined hourly. Surfactant distribution was determined in postmortem cut lung sections. Biologically variable ventilation alone resulted in 7% recruitment of nonaerated regions (p < .03) and 15% recruitment of nonaerated and poorly aerated regions combined (p < .04). Total and normally aerated regional volumes increased significantly with biologically variable ventilation, biologically variable ventilation with surfactant replacement, and conventional mechanical ventilation with surfactant replacement, while poorly and nonaerated regions decreased after 4 hrs of ventilation with biologically variable ventilation alone (p < .01). Biologically variable ventilation showed the greatest improvement (p < .003, biologically variable ventilation vs. all other groups). Hyperaerated regional gas volume increased significantly with biologically variable ventilation, biologically variable ventilation with surfactant replacement, and conventional mechanical ventilation with surfactant replacement. Biologically variable ventilation was associated with restoration of respiratory compliance to preinjury levels and significantly greater improvements in gas exchange at lower peak airway pressures compared to all other groups. Paradoxically, gas exchange and lung mechanics were impaired to a greater extent initially with biologically variable ventilation with surfactant replacement. Peak airway pressure was greater in surfactant-treated animals with either ventilation mode. Surfactant was distributed to the more caudal/injured lung sections with biologically variable ventilation. CONCLUSIONS: Quantitative computed tomography analysis confirms lung recruitment with biologically variable ventilation in a porcine oleic acid injury model. Surfactant replacement with biologically variable ventilation provided no additional recruitment benefit and may in fact be harmful.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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