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Enregistrement W2947518705 · doi:10.4187/respcare.06998

Ventilation During Cardiopulmonary Resuscitation: What Have We Learned From Models?

2019· review· en· W2947518705 sur OpenAlexaff
Emmanuel Charbonney, Domenico Luca Grieco, Ricardo Luiz Cordioli, Bilal Badat, Dominique Savary, Jean-Christophe M. Richard

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiopulmonary resuscitationVentilation (architecture)AirwayResuscitationIntensive care medicineRespiratory physiologyAnesthesiaLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimization of ventilation during cardiopulmonary resuscitation (CPR) is a broad field of research. Recent physiological observations in this field challenge the current understanding of respiratory and circulatory interactions. Thanks to different models available (bench, animal, human), the understanding of physiological phenomena occurring during CPR has progressed. In this review, we describe the clinical observations that have led to the emerging concept of lung volume reduction and associated thoracic airway closure. We summarize the clinical and animal observations supporting these concepts. We then discuss the different contributions of bench, animal, and human models to the understanding of airway closure and their impact on intrathoracic pressure, airway closure, and hemodynamics generated by chest compression. The limitation of airway pressure and ventilation, resulting from airway closure reproducible in models, may play a major role in ventilation and gas exchange impairment observed during prolonged resuscitation.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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