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Enregistrement W4210990743 · doi:10.1186/s13613-022-00988-9

Sequential lateral positioning as a new lung recruitment maneuver: an exploratory study in early mechanically ventilated Covid-19 ARDS patients

2022· article· en· W4210990743 sur OpenAlexaff
Rollin Roldán, Shalim Rodriguez, Fernando Barriga, Mauro R. Tucci, Marcus Victor, Glasiele Alcala, Renán Villamonte, Fernando Suárez-Sipmann, Marcelo B. P. Amato, Laurent Brochard, Gerardo Tusman

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesDirección General de Universidades e Investigación
Mots-clésARDSAnesthesiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Intensive care medicinePain medicineEmergency medicinePandemicMechanical ventilationLungInternal medicineAnesthesiaVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sequential change in body position from supine-to-both lateral positions under constant ventilatory settings could be used as a postural recruitment maneuver in case of acute respiratory distress syndrome (ARDS), provided that sufficient positive end-expiratory pressure (PEEP) prevents derecruitment. This study aims to evaluate the feasibility and physiological effects of a sequential postural recruitment maneuver in early mechanically ventilated COVID-19 ARDS patients. A cohort of 15 patients receiving lung-protective mechanical ventilation in volume-controlled with PEEP based on recruitability were prospectively enrolled and evaluated in five sequentially applied positions for 30 min each: Supine-baseline; Lateral-1st side; 2nd Supine; Lateral-2nd side; Supine-final. PEEP level was selected using the recruitment-to-inflation ratio (R/I ratio) based on which patients received PEEP 12 cmH2O for R/I ratio ≤ 0.5 or PEEP 15 cmH2O for R/I ratio > 0.5. At the end of each period, we measured respiratory mechanics, arterial blood gases, lung ultrasound aeration, end-expiratory lung impedance (EELI), and regional distribution of ventilation and perfusion using electric impedance tomography (EIT). Comparing supine baseline and final, respiratory compliance (29 ± 9 vs 32 ± 8 mL/cmH2O; p < 0.01) and PaO2/FIO2 ratio (138 ± 36 vs 164 ± 46 mmHg; p < 0.01) increased, while driving pressure (13 ± 2 vs 11 ± 2 cmH2O; p < 0.01) and lung ultrasound consolidation score decreased [5 (4–5) vs 2 (1–4); p < 0.01]. EELI decreased ventrally (218 ± 205 mL; p < 0.01) and increased dorsally (192 ± 475 mL; p = 0.02), while regional compliance increased in both ventral (11.5 ± 0.7 vs 12.9 ± 0.8 mL/cmH2O; p < 0.01) and dorsal regions (17.1 ± 1.8 vs 18.8 ± 1.8 mL/cmH2O; p < 0.01). Dorsal distribution of perfusion increased (64.8 ± 7.3% vs 66.3 ± 7.2%; p = 0.01). Without increasing airway pressure, a sequential postural recruitment maneuver improves global and regional respiratory mechanics and gas exchange along with a redistribution of EELI from ventral to dorsal lung areas and less consolidation. Trial registration ClinicalTrials.gov, NCT04475068. Registered 17 July 2020, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04475068

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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