Reliability and limits of transport-ventilators to safely ventilate severe patients in special surge situations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Intensive Care Units (ICU) have sometimes been overwhelmed by the surge of COVID-19 patients. Extending ICU capacity can be limited by the lack of air and oxygen pressure sources available. Transport ventilators requiring only one O 2 source may be used in such places. Objective To evaluate the performances of four transport ventilators and an ICU ventilator in simulated severe respiratory conditions. Materials and methods Two pneumatic transport ventilators, (Oxylog 3000, Draeger; Osiris 3, Air Liquide Medical Systems), two turbine transport ventilators (Elisee 350, ResMed; Monnal T60, Air Liquide Medical Systems) and an ICU ventilator (Engström Carestation—GE Healthcare) were evaluated on a Michigan test lung. We tested each ventilator with different set volumes (Vt set = 350, 450, 550 ml) and compliances (20 or 50 ml/cmH 2 O) and a resistance of 15 cmH 2 O/l/s based on values described in COVID-19 Acute Respiratory Distress Syndrome. Volume error (percentage of Vt set ) with P 0.1 of 4 cmH 2 O and trigger delay during assist-control ventilation simulating spontaneous breathing activity with P 0.1 of 4 cmH 2 O and 8 cmH 2 O were measured. Results Grouping all conditions, the volume error was 2.9 ± 2.2% for Engström Carestation; 3.6 ± 3.9% for Osiris 3; 2.5 ± 2.1% for Oxylog 3000; 5.4 ± 2.7% for Monnal T60 and 8.8 ± 4.8% for Elisee 350. Grouping all conditions (P 0.1 of 4 cmH 2 O and 8 cmH 2 O), trigger delay was 50 ± 11 ms, 71 ± 8 ms, 132 ± 22 ms, 60 ± 12 and 67 ± 6 ms for Engström Carestation, Osiris 3, Oxylog 3000, Monnal T60 and Elisee 350, respectively. Conclusions In surge situations such as COVID-19 pandemic, transport ventilators may be used to accurately control delivered volumes in locations, where only oxygen pressure supply is available. Performances regarding triggering function are acceptable for three out of the four transport ventilators tested.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».