Comparison of high flow nasal cannula oxygen administration to traditional nasal cannula oxygen therapy in healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To determine the feasibility, degree of respiratory support, and safety of high flow nasal cannula (HFNC) oxygen therapy in sedated and awake healthy dogs, when compared to traditional nasal cannula (TNC) oxygen administration. Design Randomized experimental crossover study. Setting University research facility. Animals Eight healthy dogs. Interventions Variable flow rates (L/kg/min) were assessed, TNC: 0.1, 0.2, and 0.4 and HFNC: 0.4, 1.0, 2.0, and 2.5. HFNC was assessed in sedated and awake dogs. Measurements Variables measured included: inspiratory/expiratory airway pressures, fraction of inspired oxygen (FiO 2 ), end‐tidal oxygen (ETO 2 ), end‐tidal carbon dioxide (ETCO 2 ), partial pressure of oxygen (PaO 2 ), partial pressure of carbon dioxide (PaCO 2 ), temperature, heart/respiratory rate, arterial blood pressure, and pulse oximetry. Sedation status, complications, and predefined tolerance and respiratory scores were recorded. Main results Using HFNC, continuous positive airway pressure (CPAP) was achieved at 1 and 2 L/kg/min. CPAP was not higher at 2.5 than 2 L/kg/min, with worse tolerance scores. Expiratory airway pressures were increased when sedated ( P = 0.006). FiO 2 at 0.4 L/kg/min for both methods was 72%. FiO 2 with TNC 0.1 L/kg/min was 27% and not different from room air. The FiO 2 at all HFNC flow rates ≥1 L/kg/min was 95%. PaO 2 for HFNC 0.4 L/kg/min was lower than at other flow rates ( P = 0.005). The only noted complication was aerophagia. PaCO 2 was increased with sedation and use of HFNC when compared to baseline ( P = 0.006 ; P < 0.01). Conclusions Use of HFNC in dogs is feasible and safe, provides predictable oxygen support and provides CPAP, but may cause a mild increase in PaCO 2 . Flow rates of 1–2 L/kg/min are recommended. If using TNC, flow rates above 0.1 L/kg/min may attain higher FiO 2 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».