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Enregistrement W2583089429 · doi:10.1186/s13054-017-1599-z

A diaphragmatic electrical activity-based optimization strategy during pressure support ventilation improves synchronization but does not impact work of breathing

2017· article· en· W2583089429 sur OpenAlexaff
François Beloncle, Lise Piquilloud, Nuttapol Rittayamai, Christer A. Sinderby, Hadrien Rozé, Laurent Brochard

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePressure support ventilationDiaphragmatic breathingVentilation (architecture)Work of breathingWork (physics)Synchronization (alternating current)BreathingMechanical ventilationAnesthesiaIntensive care medicineMechanical engineeringAlternative medicineElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor patient-ventilator synchronization is often observed during pressure support ventilation (PSV) and has been associated with prolonged duration of mechanical ventilation and poor outcome. Diaphragmatic electrical activity (Eadi) recorded using specialized nasogastric tubes is a surrogate of respiratory brain stem output. This study aimed at testing whether adapting ventilator settings during PSV using a protocolized Eadi-based optimization strategy, or Eadi-triggered and -cycled assisted pressure ventilation (or PSVN) could (1) improve patient-ventilator interaction and (2) reduce or normalize patient respiratory effort as estimated by the work of breathing (WOB) and the pressure time product (PTP). This was a prospective cross-over study. Patients with a known chronic pulmonary obstructive or restrictive disease, asynchronies or suspected intrinsic positive end-expiratory pressure (PEEP) who were ventilated using PSV were enrolled in the study. Four different ventilator settings were sequentially applied for 15 minutes (step 1: baseline PSV as set by the clinician, step 2: Eadi-optimized PSV to adjust PS level, inspiratory trigger, and cycling settings, step 3: step 2 + PEEP adjustment, step 4: PSVN). The same settings as step 3 were applied again after step 4 to rule out a potential effect of time. Breathing pattern, trigger delay (Td), inspiratory time in excess (Tiex), pressure-time product (PTP), and work of breathing (WOB) were measured at the end of each step. Eleven patients were enrolled in the study. Eadi-optimized PSV reduced Td without altering Tiex in comparison with baseline PSV. PSVN reduced Td and Tiex in comparison with baseline and Eadi-optimized PSV. Respiratory pattern did not change during the four steps. The improvement in patient-ventilator interaction did not lead to changes in WOB or PTP. Eadi-optimized PSV allows improving patient ventilator interaction but does not alter patient effort in patients with mild asynchrony. Clinicaltrials.gov identifier: NCT 02067403 . Registered 7 February 2014.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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