F <scp>ifty</scp> Y <scp>ears</scp> <scp>of</scp> R <scp>esearch</scp> <scp>in</scp> ARDS. Setting Positive End-Expiratory Pressure in Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Positive end-expiratory pressure (PEEP) has been used during mechanical ventilation since the first description of acute respiratory distress syndrome (ARDS). In the subsequent decades, many different strategies for optimally titrating PEEP have been proposed. Higher PEEP can improve arterial oxygenation, reduce tidal lung stress and strain, and promote more homogenous ventilation by preventing alveolar collapse at end expiration. However, PEEP may also cause circulatory depression and contribute to ventilator-induced lung injury through alveolar overdistention. The overall effect of PEEP is primarily related to the balance between the number of alveoli that are recruited to participate in ventilation and the amount of lung that is overdistended when PEEP is applied. Techniques to assess lung recruitment from PEEP may help to direct safer and more effective PEEP titration. Some PEEP titration strategies attempt to weigh beneficial effects on arterial oxygenation and on prevention of cyclic alveolar collapse with the harmful potential of overdistention. One method for PEEP titration is a PEEP/FiO2 table that prioritizes support for arterial oxygenation. Other methods set PEEP based on mechanical parameters, such as the plateau pressure, respiratory system compliance, or transpulmonary pressure. No single method of PEEP titration has been shown to improve clinical outcomes compared with other approaches of setting PEEP. Future trials should focus on identifying individuals who respond to higher PEEP with recruitment and on clinically important outcomes (e.g., mortality).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,068 |
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 ».