MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3007181014 · doi:10.4187/respcare.07257

Work of Breathing in Premature Neonates: Noninvasive Neurally-Adjusted Ventilatory Assist versus Noninvasive Ventilation

2020· article· en· W3007181014 sur OpenAlexaff
David N. Matlock, Shasha Bai, Michael D. Weisner, Norman Comtois, Jennifer Beck, Christer Sinderby, Sherry E. Courtney

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute
Mots-clésMedicineNoninvasive ventilationVentilation (architecture)Work of breathingAnesthesiaBreathingIntensive care medicineMechanical ventilation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We tested whether work of breathing in premature newborns estimated by phase angle (θ) by using respiratory inductance plethysmography is decreased during neurally-adjusted ventilatory assist (NAVA) noninvasive ventilation (NIV) versus NIV alone. METHODS: NAVA NIV and NIV were applied in random order while using respiratory inductance plethysmography to measure the phase angle. RESULTS: Patient-ventilator asynchrony was decreased during NAVA NIV; however, the phase angle was not different between the modes. A large number of repeated assists with switches to backup were found when using NAVA NIV. Results of the analysis indicated these were due to the apnea alarm limit set during NAVA NIV. CONCLUSIONS: The improvement in patient-ventilator synchrony supports the hypothesis that work of breathing may be decreased with NAVA NIV; however, we were unable to demonstrate this with our study design. Short apnea time settings with NAVA NIV led to a large number of switches to backup and repeated assists during the same neural effort. (ClinicalTrials.gov registration NCT02788110.).

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRespiratory CareMême sujetNeuroscience of respiration and sleepTravaux en français237 207