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Enregistrement W2541706955 · doi:10.1164/rccm.201604-0748cp

F <scp>ifty</scp> Y <scp>ears of</scp> R <scp>esearch in</scp> ARDS. Spontaneous Breathing during Mechanical Ventilation. Risks, Mechanisms, and Management

2016· review· en· W2541706955 sur OpenAlexaff
Takeshi Yoshida, Yuji Fujino, Marcelo B. P. Amato, Brian P. Kavanagh

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésARDSMedicineMechanical ventilationVentilation (architecture)Diaphragm (acoustics)AnesthesiaIntensive care medicineLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous respiratory effort during mechanical ventilation has long been recognized to improve oxygenation, and because oxygenation is a key management target, such effort may seem beneficial. Also, disuse and loss of peripheral muscle and diaphragm function is increasingly recognized, and thus spontaneous breathing may confer additional advantage. Reflecting this, epidemiologic data suggest that the use of partial (vs. full) support modes of ventilation is increasing. Notwithstanding the central place of spontaneous breathing in mechanical ventilation, accumulating evidence indicates that it may cause-or worsen-acute lung injury, especially if acute respiratory distress syndrome is severe and spontaneous effort is vigorous. This Perspective reviews the evidence for this phenomenon, explores mechanisms of injury, and provides suggestions for clinical management and future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations342
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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