Esophageal pressure monitoring: why, when and how?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Esophageal manometry has shown its usefulness to estimate transpulmonary pressure, that is lung stress, and the intensity of spontaneous effort in patients with acute respiratory distress syndrome. However, clinical uptake of esophageal manometry in ICU is still low. Thus, the purpose of review is to describe technical tips to adequately measure esophageal pressure at the bedside, and then update the most important clinical applications of esophageal manometry in ICU. RECENT FINDINGS: Each esophageal balloon has its own nonstressed volume and it should be calibrated properly to measure pleural pressure accurately: transpulmonary pressure calculated on absolute esophageal pressure reflects values in the lung regions adjacent to the esophageal balloon (i.e. dependent to middle lung). Inspiratory transpulmonary pressure calculated from airway plateau pressure and the chest wall to respiratory system elastance ratio reasonably reflects lung stress in the nondependent 'baby' lung, at highest risk of hyperinflation. Also esophageal pressure can be used to detect and minimize patient self-inflicted lung injury. SUMMARY: Esophageal manometry is not a complicated technique. There is a large potential to improve clinical outcome in patients with acute respiratory distress syndrome, acting as an early detector of risk of lung injury from mechanical ventilation and vigorous spontaneous effort.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».