Helium-Oxygen Mixture Bag, a Novel Way for Extubation of COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been a worldwide pandemic in 2020; necessitating significant changes in patient-care procedures. Because of the risk of transmission to health care workers (HCWs) and the shortage of personal protective devices worldwide, novel protective barriers during aerosol-generating procedures have been developed. The intubation box has been proposed and gained popularity. A safe way for extubating patients with COVID-19 in critical care settings does not exist. This report discusses the development and assessment of the efficacy of using a Helium-Oxygen mixture (Heliox) filled bag during the extubation phase for the protection of HCW. Study Design and Methods: This methodology was developed at two tertiary care hospitals in Riyadh, Saudi Arabia and Toronto, Canada. We describe a novel way using a bag filled with Heliox bag. We performed extubation of an intubated manikin with and without using the Heliox bag. The cough during extubation was simulated using a fluorescent dye-filled balloon, which was inflated with a hidden oxygen tube until it bursts. We used an ultraviolet (UV) light source to assess the aerosols generated during extubation. Results: During extubation using the Heliox bag, droplets of the fluorescent dye were all contained within the Heliox bag and only found on the manikin chest. While during extubation without using Heliox bag, using the UV light, we found droplets of the fluorescent dye on the HCW mask and hand, the bed, the floor, and wall of the room. Conclusion: In our simulated experiment, we found that the Heliox bag is an easy and reproducible way for extubating patients with COVID-19 and any other airborne disease. We also found that the Heliox bag is an effective way to protect HCW.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».