Commentaries on Viewpoint: Looking beyond macroventilatory parameters and rethinking ventilator-induced lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Current methods of mechanical ventilator management consist of mostly macroparameters that are only reflecting the values of the lungs as a whole and not considerate of heterogeneity of the microenvironment (2).Kollisch-Singule et al. ( 2) suggested the microenvironment of the lungs will undergo mechanical stress due to an unevenly distributed tidal volume during ventilation, resulting in lung injury, additional inflammation, and possible rupturing of alveolar cell membranes.We agree that the aforementioned side effects are a serious call for more research needing to be done in the field of mechanical ventilation techniques.The statement that there is no optimal positive end expiratory pressure (PEEP) for mechanical ventilation, as one of the potential macroparameters responsible for possible injuries, needs to be further explored (2).Setting the PEEP above the lower inflection point may have merit in preventing injuries in addition to keeping superimposed airway pressure below applied airway pressure to prevent potential collapses of lung units (1, 3).Sundersan et al. ( 4) created a new model-based recruitment tool that would help in determining an "optimal" PEEP by evaluating threshold opening pressure (TOP) and threshold closing pressure (TCP) distributed for each part of breathing cycles at a given PEEP.A standard deviation and mean value for TOP and TCP can be derived from the given information and the distributions uniquely depicted the patient's condition and state of their diseases (4, 5).This is a potential noteworthy way to individualize each patients' PEEP, and future studies should look more into recruitment models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,058 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».