Unstable Inflation Causing Injury. Insight from Prone Position and Paired Computed Tomography Scans
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: It remains unclear how prone positioning improves survival in acute respiratory distress syndrome. Using serial computed tomography (CT), we previously reported that "unstable" inflation (i.e., partial aeration with large tidal density swings, indicating increased local strain) is associated with injury progression. OBJECTIVES: We prospectively tested whether prone position contains the early propagation of experimental lung injury by stabilizing inflation. METHODS: Injury was induced by tracheal hydrochloric acid in rats; after randomization to supine or prone position, injurious ventilation was commenced using high tidal volume and low positive end-expiratory pressure. Paired end-inspiratory (EI) and end-expiratory (EE) CT scans were acquired at baseline and hourly up to 3 hours. Each sequential pair (EI, EE) of CT images was superimposed in parametric response maps to analyze inflation. Unstable inflation was then measured in each voxel in both dependent and nondependent lung. In addition, five pigs were imaged (EI and EE) prone versus supine, before and (1 hour) after hydrochloric acid aspiration. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In rats, prone position limited lung injury propagation and increased survival (11/12 vs. 7/12 supine; P = 0.01). EI-EE densities, respiratory mechanics, and blood gases deteriorated more in supine versus prone rats. At baseline, more voxels with unstable inflation occurred in dependent versus nondependent regions when supine (41 ± 6% vs. 18 ± 7%; P < 0.01) but not when prone. In supine pigs, unstable inflation predominated in dorsal regions and was attenuated by prone positioning. CONCLUSIONS: Prone position limits the radiologic progression of early lung injury. Minimizing unstable inflation in this setting may alleviate the burden of acute respiratory distress syndrome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».