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Enregistrement W3111761847 · doi:10.1186/s13613-020-00782-5

Reliability and limits of transport-ventilators to safely ventilate severe patients in special surge situations

2020· article· en· W3111761847 sur OpenAlexaff
Dominique Savary, Arnaud Lesimple, François Beloncle, François Morin, François Templier, Alexandre Broc, Laurent Brochard, Jean-Christophe Richard, Alain Mercat

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)MedicineAcute respiratory distressIntensive careAnesthesiaEnvironmental scienceIntensive care medicinePhysicsLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. To evaluate the performances of four transport ventilators and an ICU ventilator in simulated severe respiratory conditions. 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. 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. 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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