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Enregistrement W2921056018 · doi:10.29390/cjrt-2018-019

Whole-lung lavage for severe pulmonary alveolar proteinosis assisted by veno-venous extracorporeal membrane oxygenation: a case report

2019· article· en· W2921056018 sur OpenAlexvenueno aff
J. F. Moreira, Sofia Ferraz, Cláudia Freitas, António Morais, Roberto Freire da Mota e Albuquerque, Carlos Fiuza

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExtracorporeal membrane oxygenationPulmonary alveolar proteinosisRespiratory failureHypoxemiaLungExtracorporealAnesthesiaIntensive care medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary alveolar proteinosis (PAP) is a rare pathology characterized by accumulation of phospholipoproteinaceous material within the alveoli. The evolution of PAP is variable and treatment modalities are limited. Pharmacological therapeutic targets are being actively developed, but whole-lung lavage (WLL), first described in the 1960s, remains the cornerstone of therapy. The preferential treatment for PAP in our center is sequential WLL, where each lung is separately and sequentially perfused with warmed saline. However, some patients do not tolerate single lung ventilation (SLV), as there is a greater risk of severe hypoxemia with this method. Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO), referring to an extracorporeal circuit that directly oxygenates and removes carbon dioxide from the blood, may be considered in highly selected patients with severe respiratory failure who otherwise would not be able to undergo WLL. In this context, veno-venous ECMO is most often utilized. We describe a case of a 44-year-old male diagnosed with silicosis five years earlier who presented with severe hypoxemic respiratory failure not amenable to WLL under general anesthesia with SLV, which was successfully managed with ECMO-assisted WLL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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