Use of a Respiratory Volume Monitor to Assess Respiratory Competence in Cardiac Surgery Patients After Extubation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who have undergone cardiac surgery are generally mechanically ventilated postoperatively. Early postoperative extubation is currently recommended in anesthesia guidelines. No current technology can accurately, non-invasively, measure respiratory competence after extubation. Pulse oximetry has been helpful, but this is a late indicator of respiratory compromise. A novel, non-invasive, respiratory volume monitor (RVM) has been shown to deliver accurate continuous, real-time minute ventilation (MV), tidal volume (TV) and respiratory rate (RR) measurements and provide an objective measure of respiratory competence. The RVM will accurately reflect MV, TV and RR in cardiac surgery patients before and after extubation. METHODS: RVM traces were recorded from patients before and after cardiac surgery. Continuous monitoring began on admission to the unit and was ended at 24 h after extubation. RVM-based MV, TV and RR were calculated from 30-s segments. MV, TV and RR were also continuously recorded from the ventilator prior to extubation. The RVM was calibrated to each patient using the readings from the ventilator. RESULTS: During mechanical ventilation, the RVM measured TVs strongly correlated with the ventilator TVs (r = 0.97). Following extubation, the patient's breathing became more erratic and TVs and MVs decreased. Within 1 h, all patients studied showed a marked recovery of MV and TV. CONCLUSIONS: RVM-based MV, TV and RR correlated well with similar data collected from ventilators. After extubation, RVM shows promise as a means to monitor respiratory competence of non-intubated patients, and has implications for use in other settings and improving patient safety.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».