The efficacy of a novel peristaltic feeding tube (PFT) in reducing reflux and aspiration of gastric contents in mechanically ventilated patients
Notice bibliographique
Résumé
Gastro-esophageal reflux (GER) is common in ventilated patients and is a cause of ventilator associated pneumonia (VAP). The novel persistaltic feeding tube (PFT) uses simulated peristalsis to seal the esophagus to fluid moving in a retrograde manner, whilst allowing normal drainage of fluid and secretions moving in an ante-grade manner. This study describes the first trial of the PFT in ventilated patients. Methods There were 10 subjects in the treatment (PFT) group and 10 patients in the control group, who had all undergone elective cardiac surgery and were ventilated in the intensive care unit (ICU) afterwards. The PFT was placed on admission to the ICU. In the control group a standard nasogastric tube (NGT) was inserted. Specimens were collected by suctioning from the oropharynx and from above the tracheal tube balloon every hour and from the trachea twice per 8 h shift. Samples were analyzed by ELISA for Pepsin A, as a marker for secretions of gastric origin. Esophageal pressure monitoring (as a measure of pleural pressure), which is an intrinsic ability of the PFT device, was also noted throughout the study – for future integration in mechanical ventilation strategies. Results The two groups were comparable with regard to demographics and duration of ventilation. There was a larger number of specimens positive for Pepsin A in the control group in the oropharynx (p < 0.0001) and above the ETT cuff (p = 0.0001), but not in the trachea (p = 0.0603), using the Wald Chi-squared test. However, when comparing mean concentrations of Pepsin at the three sites, there was a statistically higher concentration in the control group in the oropharynx, above the ETT and in the trachea, compared to the PFT group. Conclusion The PFT reduced the amount of GER in ventilated patients. A larger study is required to determine whether this translates to a reduction in VAP. Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR) ACTRN12618000669291.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».