In silico numerical simulation of ventilator settings during high‐frequency ventilation in preterm infants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the routine use of antenatal steroids, exogenous surfactants, and different noninvasive ventilation methods, many extremely low gestational age neonates, preterm, and term infants eventually require invasive ventilation. In addition to prematurity, mechanical ventilation itself can induce ventilator-induced lung injury leading to lifelong pulmonary sequelae. Besides conventional mechanical ventilation, high-frequency oscillatory ventilation (HFOV) with tidal volumes below dead space and high ventilation frequencies is used either as a primary or rescue therapy in severe neonatal respiratory failure. METHODS AND RESULTS: Applying a high-resolution computational lung modeling technique in a preterm infant, we studied three different high-frequency ventilation settings as well as conventional ventilation (CV) settings. Evaluating the computed oxygen delivery (OD) and lung mechanics (LM) we outline for the first time how changing ventilator settings from CV to HFOV lead to significant improvements in OD and LM. CONCLUSION: This personalized "digital twin" strategy advances our general knowledge of protective ventilation strategies in neonatal care and can support decisions on various modes of ventilatory therapy at high frequencies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».