Timing of inspiratory muscle activity detected from airway pressure and flow during pressure support ventilation: the waveform method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether respiratory efforts and their timing can be reliably detected during pressure support ventilation using standard ventilator waveforms is unclear. This would give the opportunity to assess and improve patient-ventilator interaction without the need of special equipment. METHODS: In 16 patients under invasive pressure support ventilation, flow and pressure waveforms were obtained from proximal sensors and analyzed by three trained physicians and one resident to assess patient's spontaneous activity. A systematic method (the waveform method) based on explicit rules was adopted. Esophageal pressure tracings were analyzed independently and used as reference. Breaths were classified as assisted or auto-triggered, double-triggered or ineffective. For assisted breaths, trigger delay, early and late cycling (minor asynchronies) were diagnosed. The percentage of breaths with major asynchronies (asynchrony index) and total asynchrony time were computed. RESULTS: Out of 4426 analyzed breaths, 94.1% (70.4-99.4) were assisted, 0.0% (0.0-0.2) auto-triggered and 5.8% (0.4-29.6) ineffective. Asynchrony index was 5.9% (0.6-29.6). Total asynchrony time represented 22.4% (16.3-30.1) of recording time and was mainly due to minor asynchronies. Applying the waveform method resulted in an inter-operator agreement of 0.99 (0.98-0.99); 99.5% of efforts were detected on waveforms and agreement with the reference in detecting major asynchronies was 0.99 (0.98-0.99). Timing of respiratory efforts was accurately detected on waveforms: AUC for trigger delay, cycling delay and early cycling was 0.865 (0.853-0.876), 0.903 (0.892-0.914) and 0.983 (0.970-0.991), respectively. CONCLUSIONS: Ventilator waveforms can be used alone to reliably assess patient's spontaneous activity and patient-ventilator interaction provided that a systematic method is adopted.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».