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Enregistrement W2982062515 · doi:10.1186/s13613-019-0597-5

Effects of high-flow nasal cannula and non-invasive ventilation on inspiratory effort in hypercapnic patients with chronic obstructive pulmonary disease: a preliminary study

2019· article· en· W2982062515 sur OpenAlexaff
Nuttapol Rittayamai, Prapinpa Phuangchoei, Jamsak Tscheikuna, Nattakarn Praphruetkit, Laurent Brochard

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol UniversityMahidol University
Mots-clésMedicineNasal cannulaCannulaAnesthesiologyPulmonary diseaseNoninvasive ventilationHypercapniaCOPDIntensive care medicineVentilation (architecture)AnesthesiaMechanical ventilationInternal medicineRespiratory systemSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-invasive ventilation (NIV) is preferred as the initial ventilatory support to treat acute hypercapnic respiratory failure in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). High-flow nasal cannula (HFNC) may be an alternative method; however, the effects of HFNC in hypercapnic COPD are not well known. This preliminary study aimed at assessing the physiologic effects of HFNC at different flow rates in hypercapnic COPD and to compare it with NIV. A prospective physiologic study enrolled 12 hypercapnic COPD patients who had initially required NIV, and were ventilated with HFNC at flow rates increasing from 10 to 50 L/min for 15 min in each step. The primary outcome was the effort to breathe estimated by a simplified esophageal pressure–time product (sPTPes). The other studied variables were respiratory rate, oxygen saturation (SpO2), and transcutaneous CO2 pressure (PtcCO2). Before NIV initiation, the median [interquartile range] pH was 7.36 [7.28–7.37] with a PaCO2 of 51 [42–60] mmHg. sPTPes per minute was significantly lower with HFNC at 30 L/min than 10 and 20 L/min (p < 0.001), and did not significantly differ with NIV (median inspiratory/expiratory positive airway pressure of 11 [10–12] and [5–5] cmH2O, respectively). At 50 L/min, sPTPes per minute increased compared to 30 L/min half of the patients. Respiratory rate was lower (p = 0.003) and SpO2 was higher (p = 0.028) with higher flows (30–50 L/min) compared to flow rate of 10 L/min and not different than with NIV. No significant differences in PtcCO2 between NIV and HFNC at different flow rates were observed (p = 0.335). Applying HFNC at 30 L/min for a short duration reduces inspiratory effort in comparison to 10 and 20 L/min, and resulted in similar effect than NIV delivered at modest levels of pressure support in hypercapnic COPD with mild to moderate exacerbation. Higher flow rates reduce respiratory rate but sometimes increase the effort to breathe. Using HFNC at 30 L/min in hypercapnic COPD patients should be further evaluated. Trial registration Thai Clinical Trials Registry, TCTR20160902001. Registered 31 August 2016, http://www.clinicaltrials.in.th/index.php?tp=regtrials&menu=trialsearch&smenu=fulltext&task=search&task2=view1&id=2008 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations104
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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