Hemodynamics of the sternocleidomastoid measured with frequency domain near-infrared spectroscopy towards non-invasive monitoring during mechanical ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical ventilation (MV) is used to assist spontaneous breathing in critically ill patients in the intensive care unit (ICU). MV is a cornerstone of critical care medicine but it is now known that inspiratory muscle dysfunction due to injury, disuse, and/or atrophy during MV plays a major role in outcomes for these patients. For example, prolonged MV is strongly correlated with dysfunction of the sternocleidomastoid (SCM), an accessory inspiratory muscle that has been linked to weaning failure from MV. Hemodynamic monitoring of the SCM may provide an important non-invasive and real-time means to monitor MV. In this work, we first conducted multi-layer Monte Carlo simulations to confirm the ability of near infrared light to detect changes in the oxygenation of the SCM over wide ranges of skin tones and adipose layer thicknesses. We then optimized a custom digital frequency domain near-infrared spectroscopy (FD-NIRS) system for continuous 10 Hz measurements of the SCM at 730 nm and 850 nm. A healthy volunteer study was conducted (N=10); subjects performed sets of isometric neck flexions of the SCM. Substantial changes in oxyhemoglobin + oxymyoglobin (oxy[Hb + Mb]), deoxyhemoglobin + deoxymyoglobin (deoxy[Hb + Mb]), and total hemoglobin + myoglobin (total[Hb + Mb]) were observed during sustained and intermittent isometric flexions. There were notable sex differences observed in the magnitude of hemodynamic changes (∼2x larger changes in males for oxy[Hb + Mb] and deoxy[Hb + Mb]). The magnitude of hemodynamic changes when taking into account µ s ′ changes during flexions was ∼ 2-2.5x larger as compared to assuming constant scattering (CS), which is a common assumption used for continuous wave (CW) NIRS methods. This study suggests that FD-NIRS provides improved accuracy for hemodynamic monitoring of the SCM compared to CW-NIRS, and that FD-NIRS may provide value for SCM monitoring during MV.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».