Thoracic weighting of restrained subjects during exhaustion recovery causes loss of lung reserve volume in a model of police arrest
Notice bibliographique
Résumé
Restraint asphyxia has been proposed as a mechanism for some arrest-related deaths that occur during or shortly after a suspect is taken into custody. Our analysis of the literature found that prone positioning, weight applied to the back, recovery after simulated pursuit, and restraint position have led to restrictive, but non life-threatening respiratory changes when tested in subsets. However, the combined effects of all four parameters have not been tested together in a single study. We hypothesized that a complete protocol with high-sensitivity instrumentation could improve our understanding of breathing physiology during weighted restraint. We designed an electrical impedance tomography (EIT)-based protocol for this purpose and measured the 3D distribution of ventilation within the thorax. Here, we present the results from a study on 17 human subjects that revealed FRC declines during weighted restrained recovery from exercise for subjects in the restraint postures, but not the control posture. These prolonged FRC declines were consistent with abdominal muscle recruitment to assist the inspiratory muscles, suggesting that subjects in restraint postures have increased work of breathing compared to controls. Upon removal of the weighted load, lung reserve volumes gradually increased for the hands-behind-the-head restraint posture but continued to decrease for subjects in the hands-behind-the-back restraint posture. We discuss the possible role this increased work of breathing may play in restraint asphyxia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».