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Enregistrement W2963563867 · doi:10.1186/s40635-019-0226-5

Alveolar dynamics during mechanical ventilation in the healthy and injured lung

2019· review· en· W2963563867 sur OpenAlexafffund
Jana Grune, Arata Tabuchi, Wolfgang M. Kuebler

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine Experimental · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMechanical ventilationLungVentilation (architecture)Intensive care medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical ventilation is a life-saving therapy in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). However, mechanical ventilation itself causes severe co-morbidities in that it can trigger ventilator-associated lung injury (VALI) in humans or ventilator-induced lung injury (VILI) in experimental animal models. Therefore, optimization of ventilation strategies is paramount for the effective therapy of critical care patients. A major problem in the stratification of critical care patients for personalized ventilation settings, but even more so for our overall understanding of VILI, lies in our limited insight into the effects of mechanical ventilation at the actual site of injury, i.e., the alveolar unit. Unfortunately, global lung mechanics provide for a poor surrogate of alveolar dynamics and methods for the in-depth analysis of alveolar dynamics on the level of individual alveoli are sparse and afflicted by important limitations. With alveolar dynamics in the intact lung remaining largely a "black box," our insight into the mechanisms of VALI and VILI and the effectiveness of optimized ventilation strategies is confined to indirect parameters and endpoints of lung injury and mortality.In the present review, we discuss emerging concepts of alveolar dynamics including alveolar expansion/contraction, stability/instability, and opening/collapse. Many of these concepts remain still controversial, in part due to limitations of the different methodologies applied. We therefore preface our review with an overview of existing technologies and approaches for the analysis of alveolar dynamics, highlighting their individual strengths and limitations which may provide for a better appreciation of the sometimes diverging findings and interpretations. Joint efforts combining key technologies in identical models to overcome the limitations inherent to individual methodologies are needed not only to provide conclusive insights into lung physiology and alveolar dynamics, but ultimately to guide critical care patient therapy.

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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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