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Enregistrement W2899187829 · doi:10.4187/respcare.06176

Measurement of Diaphragmatic Electrical Activity by Surface Electromyography in Intubated Subjects and Its Relationship With Inspiratory Effort

2018· article· en· W2899187829 sur OpenAlexaff
Giacomo Bellani, Alfio Bronco, Stefano Arrigoni Marocco, Matteo Pozzi, V. Sala, Nilde Eronia, Giulia Villa, Giuseppe Foti, Giovanni Tagliabue, Marcus Eger, Antonio Pesenti

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePressure support ventilationElectromyographyDiaphragm (acoustics)Mechanical ventilationDiaphragmatic breathingAnesthesiaVentilation (architecture)Continuous positive airway pressureExpirationRespiratory systemCardiologyInternal medicineObstructive sleep apneaPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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