Positive End-Expiratory Pressure, Pleural Pressure, and Regional Compliance during Pronation. An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The physiological basis of lung protection and the impact of positive end-expiratory pressure (PEEP) during pronation in acute respiratory distress syndrome are not fully elucidated. Objectives To compare pleural pressure (Ppl) gradient, ventilation distribution, and regional compliance between dependent and nondependent lungs, and investigate the effect of PEEP during supination and pronation. Methods We used a two-hit model of lung injury (saline lavage and high-volume ventilation) in 14 mechanically ventilated pigs and studied supine and prone positions. Global and regional lung mechanics including Ppl and distribution of ventilation (electrical impedance tomography) were analyzed across PEEP steps from 20 to 3 cm H2O. Two pigs underwent computed tomography scans: tidal recruitment and hyperinflation were calculated. Measurements and Main Results Pronation improved oxygenation, increased Ppl, thus decreasing transpulmonary pressure for any PEEP, and reduced the dorsal–ventral pleural pressure gradient at PEEP < 10 cm H2O. The distribution of ventilation was homogenized between dependent and nondependent while prone and was less dependent on the PEEP level than while supine. The highest regional compliance was achieved at different PEEP levels in dependent and nondependent regions in supine position (15 and 8 cm H2O), but for similar values in prone position (13 and 12 cm H2O). Tidal recruitment was more evenly distributed (dependent and nondependent), hyperinflation lower, and lungs cephalocaudally longer in the prone position. Conclusions In this lung injury model, pronation reduces the vertical pleural pressure gradient and homogenizes regional ventilation and compliance between the dependent and nondependent regions. Homogenization is much less dependent on the PEEP level in prone than in supine positon.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».