Inspiratory Muscle Training in the Intensive Care Unit: A New Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged use of mechanical ventilation (MV) leads to weakening of the respiratory muscles, especially in patients subjected to sedation, but this effect seems to be preventable or more quickly reversible using respiratory muscle training. The aims of the study were to assess variations in respiratory and hemodinamic parameters with electronic inspiratory muscle training (EIMT) in tracheostomized patients requiring MV and to compare these variations with those in a group of patients subjected to an intermittent nebulization program (INP). METHODS: This was a pilot, prospective, randomized study of tracheostomized patients requiring MV in one intensive care unit (ICU). Twenty-one patients were randomized: 11 into the INP group and 10 into the EIMT group. Two patients were excluded in experimental group because of hemodynamic instability. RESULTS: In the EIMT group, maximal inspiratory pressure (MIP) after training was significantly higher than that before (P = 0.017), there were no hemodynamic changes, and the total weaning time was shorter than in the INP group (P = 0.0192). CONCLUSION: The EIMT device is safe, promotes an increase in MIP, and leads to a shorter ventilator weaning time than that seen in patients treated using INP.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».