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Enregistrement W2418977801 · doi:10.1177/0310057x0503300604

Precise Control of End-tidal Carbon Dioxide Levels Using Sequential Rebreathing Circuits

2005· article· en· W2418977801 sur OpenAlexaff
Ron B. Somogyi, Alex Vesely, David Preiss, Eitan Prisman, G. Volgyesi, Takafumi Azami, Steve Iscoe, Joseph A. Fisher, Hiroshi Sasano

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia and Intensive Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)MedicineCarbon dioxideFresh gas flowTidal volumeBreathingAnesthesiaControl of respirationRespiratory minute volumeRespirationRespiratory systemInternal medicinePhysicsAnatomyMeteorologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaesthesiologists have traditionally been consulted to help design breathing circuits to attain and maintain target end-tidal carbon dioxide (P(ET)CO2). The methodology has recently been simplified by breathing circuits that sequentially deliver fresh gas (not containing carbon dioxide (CO2)) and reserve gas (containing CO2). Our aim was to determine the roles of fresh gas flow, reserve gas PCO2 and minute ventilation in the determination of P(ET)CO2. We first used a computer model of a non-rebreathing sequential breathing circuit to determine these relationships. We then tested our model by monitoring P(ET)CO2 in human volunteers who increased their minute ventilation from resting to five times resting levels. The optimal settings to maintain P(ET)CO2 independently of minute ventilation are 1) fresh gas flow equal to minute ventilation minus anatomical deadspace ventilation, and 2) reserve gas PCO2 equal to alveolar PCO2. We provide an equation to assist in identifying gas settings to attain a target PCO2. The ability to precisely attain and maintain a target PCO2 (isocapnia) using a sequential gas delivery circuit has multiple therapeutic and scientific applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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