F <scp>ifty</scp> Y <scp>ears of</scp> R <scp>esearch in</scp> ARDS. V <scp>t</scp> Selection in Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical ventilation (MV) is critical in the management of many patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). However, MV can also cause ventilator-induced lung injury (VILI). The selection of an appropriate Vt is an essential part of a lung-protective MV strategy. Since the publication of a large randomized clinical trial demonstrating the benefit of lower Vts, the use of Vts of 6 ml/kg predicted body weight (based on sex and height) has been recommended in clinical practice guidelines. However, the predicted body weight approach is imperfect in patients with ARDS because the amount of aerated lung varies considerably due to differences in inflammation, consolidation, flooding, and atelectasis. Better approaches to setting Vt may include limits on end-inspiratory transpulmonary pressure, lung strain, and driving pressure. The limits of lowering Vt have not yet been established, and some patients may benefit from Vts that are lower than those in current use. However, lowering Vts may result in respiratory acidosis. Tactics to reduce respiratory acidosis include reductions in ventilation circuit dead space, increases in respiratory rate, higher positive end-expiratory pressures in patients who recruit lung in response to positive end-expiratory pressure, recruitment maneuvers, and prone positioning. Mechanical adjuncts such as extracorporeal carbon dioxide removal may be useful to normalize pH and carbon dioxide levels, but further studies will be necessary to demonstrate benefit with this technology.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,144 | 0,037 |
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 ».