Clinical value of electrical impedance tomography (EIT) in the management of patients with acute respiratory failure: a single centre experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. We will describe our clinical experience using electrical impedance tomography (EIT) in the management of mechanical ventilation in patients with acute respiratory failure and to determine to which extent EIT-guided positive end-expiratory pressure (PEEP) setting differed from clinically set values. Approach. We conducted a retrospective, observational cohort study performed in a hub centre for the treatment of acute respiratory failure and veno-venous extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). Main results. Between January 2017 and December 2019, EIT was performed 54 times in 41 patients, not feasible only in one case because of signal instability. More than 50% was on veno-venous ECMO support. In 16 cases (30%), EIT was used for monitoring mechanical ventilation, i.e. to evaluate recruitability or sigh setting. In 37 cases (70%), EIT was used to set PEEP both with incremental (11 cases in nine patients) and decremental (26 cases, 18 patients) PEEP trial. Clinical PEEP before the decremental PEEP trial (PEEP PRE ) was 14.1 ± 3.4 cmH2O and clinical PEEP set by clinicians after the PEEP trial (PEEP POST ) was 13.6 ± 3.1 (p = ns). EIT analyses demonstrated that more hypoxic patients were higher derecruited when compared to less hypoxic patients that were, on the contrary, more overdistended (p < 0.05). No acute effects of PEEP adjustment based on EIT on respiratory mechanics or regional EIT parameters modification were observed. Significance. The variability of EIT findings in our population confirmed the need to provide ventilation settings individually tailored and EIT was confirmed to be an optimal useful clinical bedside noninvasive tool to provide real-time monitoring of the PEEP effect and ventilation distribution.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».