Accuracy of delivered airway pressure and work of breathing estimation during proportional assist ventilation: a bench study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proportional assist ventilation+ (PAV+) delivers airway pressure (P aw) in proportion to patient effort (P mus) by using the equation of motion of the respiratory system. PAV+ calculates automatically respiratory mechanics (elastance and resistance); the work of breathing (WOB) is estimated by the ventilator. The accuracy of P mus estimation and hence accuracy of the delivered P aw and WOB calculation have not been assessed. This study aimed at assessing the accuracy of delivered P aw and calculated WOB by PAV+ and examining the factors influencing this accuracy. METHODS: Using an active lung model with different respiratory mechanics, we compared (1) the actual delivered P aw by the ventilator to the theoretical P aw as defined by the equation of motion and (2) the WOB value displayed by the ventilator to the WOB measured from a Campbell diagram. RESULTS: Irrespective of respiratory mechanics and gain, the ventilator provided a P aw approximately 25 % lower than expected. This underassistance was greatest at the beginning of the inspiration. Intrinsic PEEP (PEEPi), associated with an increase in trigger delay, was a major factor affecting PAV+ accuracy. The absolute value of total WOB displayed by the ventilator was underestimated, but the changes in WOB were accurately detected by the ventilator. CONCLUSION: The assistance provided by PAV+ well follows P mus but with a constant underassistance. This is associated with an underestimation by the ventilator of the WOB. PEEPi can be a major factor contributing to PAV+ inaccuracy. Clinical recommendations should include using a high trigger sensitivity and a careful PEEP titration.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».