Airway Occlusion Pressure As an Estimate of Respiratory Drive and Inspiratory Effort during Assisted Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Monitoring and controlling respiratory drive and effort may help to minimize lung and diaphragm injury. Airway occlusion pressure (P0.1) is a noninvasive measure of respiratory drive. Objectives To determine 1) the validity of “ventilator” P0.1 (P0.1vent) displayed on the screen as a measure of drive, 2) the ability of P0.1 to detect potentially injurious levels of effort, and 3) how P0.1vent displayed by different ventilators compares to a “reference” P0.1 (P0.1ref) measured from airway pressure recording during an occlusion. Methods Analysis of three studies in patients, one in healthy subjects, under assisted ventilation, and a bench study with six ventilators. P0.1vent was validated against measures of drive (electrical activity of the diaphragm and muscular pressure over time) and P0.1ref. Performance of P0.1ref and P0.1vent to detect predefined potentially injurious effort was tested using derivation and validation datasets using esophageal pressure–time product as the reference standard. Measurements and Main Results P0.1vent correlated well with measures of drive and with the esophageal pressure–time product (within-subjects R2 = 0.8). P0.1ref >3.5 cm H2O was 80% sensitive and 77% specific for detecting high effort (≥200 cm H2O ⋅ s ⋅ min−1); P0.1ref ≤1.0 cm H2O was 100% sensitive and 92% specific for low effort (≤50 cm H2O ⋅ s ⋅ min−1). The area under the receiver operating characteristics curve for P0.1vent to detect potentially high and low effort were 0.81 and 0.92, respectively. Bench experiments showed a low mean bias for P0.1vent compared with P0.1ref for most ventilators but precision varied; in patients, precision was lower. Ventilators estimating P0.1vent without occlusions could underestimate P0.1ref. Conclusions P0.1 is a reliable bedside tool to assess respiratory drive and detect potentially injurious inspiratory effort.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».