Cardiorespiratory effects of NIV‐NAVA, NIPPV, and NCPAP shortly after extubation in extremely preterm infants: A randomized crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Investigate the cardiorespiratory effects of noninvasive neurally adjusted ventilatory assist (NIV‐NAVA), nonsynchronized nasal intermittent positive pressure ventilation (NIPPV), and nasal continuous positive airway pressure (NCPAP) shortly after extubation. Hypothesis Types of noninvasive pressure support and the presence of synchronization may affect cardiorespiratory parameters. Study Design Randomized crossover trial. Patient–Subject Selection Infants with birth weight (BW) 1250 g or under, undergoing their first planned extubation were randomly assigned to all three modes using a computer‐generated sequence. Methodology Electrocardiogram and electrical activity of the diaphragm (Edi) were recorded for 30 min on each mode. Analysis of heart rate variability (HRV), diaphragmatic activity (Edi area, breath area, amplitude, inspiratory and expiratory times), and respiratory variability were compared between modes. Results Twenty‐three infants had full data recordings and analysis: Median (IQR) gestational age = 25.9 weeks (25.2–26.4), BW = 760 g (595–900), and postnatal age 7 (4–19) days. There were no differences in HRV between modes. A significantly reduced Edi area and breath amplitude, and increased coefficient of variation (CV) of breath amplitude were observed during NIV‐NAVA and NIPPV compared to NCPAP. A higher proportion of assisted breaths (99% vs. 51%; p < .001) provided a higher mean airway pressure (MAP; 9.4 vs. 8.2 cmH 2 O; p = .002) with lower peak inflation pressures (PIPs; 14 vs. 16 cmH 2 O; p < .001) during NIV‐NAVA compared to NIPPV. Conclusions NIV‐NAVA and NIPPV applied shortly after extubation were associated with lower respiratory efforts and higher respiratory variability. These effects were more evident for NIV‐NAVA where optimal patient–ventilator synchronization provided a higher MAP with lower PIPs.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».