Determinants of diaphragm thickening fraction during mechanical ventilation: an ancillary study of a randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonography of the diaphragm is the subject of a growing interest in the intensive care unit (ICU) setting [1–6]. Observing the diaphragm in its zone of apposition allows measurement of its thickness and computation of its thickening fraction (TFdi), which depends on diaphragmatic activity [3] and reflects the diaphragm work of breathing [1]. A recent study showed that the TFdi correlated well with the endotracheal pressure variation generated by phrenic stimulation [6]. This index was also proposed for clinical evaluation of diaphragm weakness to detect ventilator-induced diaphragmatic dysfunction (VIDD) and predict difficult weaning [3, 4]. However, it remains unclear whether increased thickening in this setting only reflects a better intrinsic diaphragmatic strength, or if it also suggests enhanced work of breathing in response to increased cardiorespiratory workload. Furthermore, some authors suggested that VIDD could be thought as the “respiratory” manifestation of a global neuromuscular weakness [4, 7], but its relationship with ICU-acquired limb weakness is not straightforward [5]. The present study had a dual objective: first, to explore the correlation between ICU-acquired limb weakness (as assessed by the Medical Research Council (MRC) score) and diaphragm thickening (as assessed by TFdi); second, to assess the association of clinical variables with TFdi during mechanical ventilation. Diaphragm thickening does not correlate with ICUAW; it is influenced by cardiopulmonary load and residual sedation
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».