Measurement of Diaphragmatic Electrical Activity by Surface Electromyography in Intubated Subjects and Its Relationship With Inspiratory Effort
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quantification of patient effort during spontaneous breathing is important to tailor ventilatory assistance. Because a correlation between inspiratory muscle pressure (P mus ) and electrical activity of the diaphragm (EA di ) has been described, we aimed to assess the reliability of surface electromyography (EMG) of the respiratory muscles for monitoring diaphragm electrical activity and subject effort during assisted ventilation. METHODS: At a general ICU of a single university-affiliated hospital, we enrolled subjects who were intubated and on pressure support ventilation (PSV) and were on mechanical ventilation for > 48 h. The subjects were studied at 3 levels of pressure support. Airway flow and pressure; esophageal pressure; EA di ; and surface EMG of the diaphragm (surface EA di ), intercostal, and sternocleidomastoid muscles were recorded. Respiratory cycles were sampled for off-line analysis. The P mus /EA di index (PEI) was calculated by relying on EA di and surface EA di (surface PEI) from an airway pressure drop during end-expiratory occlusions performed every minute. RESULTS: surface EA di well correlated with EA di and P mus , in particular, after averaging breaths into deciles (R = 0.92 and R = 0.84). When surface PEI was used with surface EA di , it provided a reliable estimation of P mus (R = 0.94 in comparison with measured P mus ). CONCLUSIONS: During assisted mechanical ventilation, EA di can be reliably monitored by both EA di and surface EMG. The measurement of P mus based on the calibration of EA di was also feasible by the use of surface EMG.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle