Acute Respiratory Distress Syndrome: Respiratory Monitoring and Pulmonary Physiology
Notice bibliographique
Résumé
The high prevalence of acute respiratory distress syndrome (ARDS), its morbidity and mortality continue to fare a huge burden in the intensive care unit. More than 40 years ago, experimental studies have highlighted that, albeit essential, mechanical ventilation could be harmful to lungs and more recently to the diaphragm. Despite life-saving advances in mechanical ventilation (such as low tidal-volume ventilation, neuromuscular blockers agents, or prone positioning), a recent international observational study reported that most ARDS patients were not appropriately monitored. The monitoring capabilities of ventilators, in particular the simple interaction of the patient and the mechanical ventilation, are very powerful but are underutilized. This lack of monitoring may contribute to the persisting poor outcome of patients with ARDS. Providing a more careful ventilation is a priority to improve patients' outcomes. To achieve this goal, it is of paramount importance to better understand the complex relationship between the patient and the ventilator: the impact of ventilator settings on lungs during passive controlled ventilation, but also of patient's breathing efforts on lungs during assisted ventilation. In this review we present available tools to monitor respiratory mechanics at the bedside aiming at optimizing and personalizing mechanical ventilation. Hopefully, this careful management can decrease mortality of patients with ARDS in the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».