Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: In this case a 14 year old boy with a neuromuscular disorder[NMD] presented to PICU post-cardiopulmonary arrest with R pneumothorax and grade 4 liver laceration. Prior to this event his respiratory care was in accordance with guidelines for children with NMD. He used nocturnal non-invasive ventilation [NIV], percussions & vibration, and manually assisted cough from age 2. He added bag & mask breath stacking from age 4 and changed to mechanical insufflation-exsufflation [MI-E] at age 7. His L lung had been collapsed since age 8. Aims: Facilitate lung volume recruitment [LVR] and clear secretions using minimal pressures and no external thoracic compression. Wean the patient from invasive ventilation to nocturnal NIV. Methods: Implementation of a novel treatment technique - active-assisted deep breathing[AA-DB]. AA-DB uses positive pressure from the ventilator to assist the patient’s active efforts to achieve a breath 50% > resting tidal volume[Vt]. The treatment involves having the patient perform sets of AA-DB to a target-Vt. Results: AA-DB was an effective treatment during invasive ventilation and NIV. Ability to do AA-DB was used to guide pressure settings. Efficiency in performing AA-DB sets was used to assess readiness for extubation and weaning of NIV. AA-DB has replaced MI-E in his home program. AA-DB volumes have increased over time. He has spent fewer days in hospital this year than previous. Conclusions: AA-DB was, and continues to be, an effective treatment for this young man with NMD who was previously managed with MI-E. AA-DB warrants further investigation.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,396 | 0,250 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».