Imaging the Respiratory Transition at Birth: Unraveling the Complexities of the First Breaths of Life
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The transition to air breathing at birth is a seminal respiratory event common to all humans, but the intrathoracic processes remain poorly understood. Objectives The objectives of this prospective, observational study were to describe the spatiotemporal gas flow, aeration, and ventilation patterns within the lung in term neonates undergoing successful respiratory transition. Methods Electrical impedance tomography was used to image intrathoracic volume patterns for every breath until 6 minutes from birth in neonates born by elective cesearean section and not needing resuscitation. Breaths were classified by video data, and measures of lung aeration, tidal flow conditions, and intrathoracic volume distribution calculated for each inflation. Measurements and Main Results A total of 1,401 breaths from 17 neonates met all eligibility and data analysis criteria. Stable FRC was obtained by median (interquartile range) 43 (21–77) breaths. Breathing patterns changed from predominantly crying (80.9% first min) to tidal breathing (65.3% sixth min). From birth, tidal ventilation was not uniform within the lung, favoring the right and nondependent regions; P < 0.001 versus left and dependent regions (mixed-effects model). Initial crying created a unique volumetric pattern with delayed midexpiratory gas flow associated with intrathoracic volume redistribution (pendelluft flow) within the lung. This preserved FRC, especially within the dorsal and right regions. Conclusions The commencement of air breathing at birth generates unique flow and volume states associated with marked spatiotemporal ventilation inhomogeneity not seen elsewhere in respiratory physiology. At birth, neonates innately brake expiratory flow to defend FRC gains and redistribute gas to less aerated regions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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