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Enregistrement W2985798828 · doi:10.1186/s13054-019-2617-0

A novel non-invasive method to detect excessively high respiratory effort and dynamic transpulmonary driving pressure during mechanical ventilation

2019· article· en· W2985798828 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésTranspulmonary pressureMedicineMechanical ventilationPeak inspiratory pressureVentilation (architecture)Respiratory systemDiaphragm (acoustics)Respiratory physiologyAnesthesiaPressure support ventilationAirwayCohortMean airway pressureCardiologyInternal medicineLungLung volumesTidal volume

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Excessive respiratory muscle effort during mechanical ventilation may cause patient self-inflicted lung injury and load-induced diaphragm myotrauma, but there are no non-invasive methods to reliably detect elevated transpulmonary driving pressure and elevated respiratory muscle effort during assisted ventilation. We hypothesized that the swing in airway pressure generated by respiratory muscle effort under assisted ventilation when the airway is briefly occluded (Δ P occ ) could be used as a highly feasible non-invasive technique to screen for these conditions. Methods Respiratory muscle pressure ( P mus ), dynamic transpulmonary driving pressure (Δ P L,dyn , the difference between peak and end-expiratory transpulmonary pressure), and Δ P occ were measured daily in mechanically ventilated patients in two ICUs in Toronto, Canada. A conversion factor to predict Δ P L,dyn and P mus from Δ P occ was derived and validated using cross-validation. External validity was assessed in an independent cohort (Nanjing, China). Results Fifty-two daily recordings were collected in 16 patients. In this sample, P mus and Δ P L were frequently excessively high: P mus exceeded 10 cm H 2 O on 84% of study days and Δ P L,dyn exceeded 15 cm H 2 O on 53% of study days. Δ P occ measurements accurately detected P mus > 10 cm H 2 O (AUROC 0.92, 95% CI 0.83–0.97) and Δ P L,dyn > 15 cm H 2 O (AUROC 0.93, 95% CI 0.86–0.99). In the external validation cohort ( n = 12), estimating P mus and Δ P L,dyn from Δ P occ measurements detected excessively high P mus and Δ P L,dyn with similar accuracy (AUROC ≥ 0.94). Conclusions Measuring Δ P occ enables accurate non-invasive detection of elevated respiratory muscle pressure and transpulmonary driving pressure. Excessive respiratory effort and transpulmonary driving pressure may be frequent in spontaneously breathing ventilated patients.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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