Lung ultrasound predicts histological lung injury in a neonatal model of acute respiratory distress syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Point‐of‐care ultrasound (POCUS) is used to evaluate pulmonary edema in adults with acute respiratory distress syndrome (ARDS). Its use has not been validated in neonatal models. Objectives We compared an in vivo lung ultrasound score against clinical and histological markers of acute lung injury, in a neonatal animal model, hypothesizing that POCUS would sensitively diagnose early acute lung injury in neonates and discern its severity. Methods Fifteen anesthetized, ventilated 3‐day‐old neonatal piglets were divided into controls, moderate lung injury, or severe lung injury by graded treatment with oleic acid. Degree of lung injury was quantified at baseline, immediately after oleic acid administration, and 1 hour after the evolution of acute lung injury, by blood gases, ventilation parameters and calculated oxygenation deficit; hemodynamic indices by echocardiography, and lung ultrasound obtained in an 8‐region grid of anterior and posterior zones, semi‐quantitatively analyzed by a blinded observer. Lungs were inflation‐fixed postmortem at last mean airway pressure, for histological assessment. Results Acute lung injury manifested in oleic acid‐treated groups as dose‐dependent capillary leak causing intravascular depletion and cardiac failure, hypoxemia with increasing intrapulmonary shunt fraction, decreased lung compliance, and resistance. Ultrasound scores of anterior regions distinguished moderate from severe injury; scores in posterior regions reached maximum values immediately after lung injury. POCUS score correlated with calculated intrapulmonary shunt fraction ( R 2 = .65) and with histological injury score ( R 2 = .61), P < .01. Conclusion We conclude that POCUS may be valuable in neonates for early quantification of acute lung injury or ARDS; and that nondependent ultrasound regions clearly distinguish severity of pulmonary edema.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».