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Enregistrement W4221110509 · doi:10.1152/ajplung.00464.2021

Lung resistance and elastance are different in ex vivo sheep lungs ventilated by positive and negative pressures

2022· article· en· W4221110509 sur OpenAlexafffund
Shoujin Dong, Lu Wang, Pasquale Chitano, Harvey O. Coxson, Dragoş M. Vasilescu, Peter D. Paré, Chun Y. Seow

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChengdu University of Traditional Chinese MedicineNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaGovernment of Canada
Mots-clésElastanceEx vivoIn vivoLungRespiratory physiologyMedicineCardiologyPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung resistance ( RL) and elastance ( EL) can be measured during positive or negative pressure ventilation. Whether the different modes of ventilation produce different RL and EL is still being debated. Although negative pressure ventilation (NPV) is more physiological, positive pressure ventilation (PPV) is more commonly used for treating respiratory failure. In the present study, we measured lung volume, airway diameter, and airway volume, as well as RL and EL with PPV and NPV in explanted sheep lungs. We found that lung volume under a static pressure, either positive or negative, was not different. However, RL and EL were significantly higher in NPV at high inflation pressures. Interestingly, diameters of smaller airways (diameters <3.5 mm) and total airway volume were significantly greater at high negative inflation pressures compared with those at high positive inflation pressures. This suggests that NPV is more effective in distending the peripheral airways, likely due to the fact that negative pressure is applied through the pleural membrane and reaches the central airways via the peripheral airways, whereas positive pressure is applied in the opposite direction. More distension of lung periphery could explain why RL is higher in NPV (vs. PPV), because the peripheral parenchyma is a major source of tissue resistance, which is a part of the RL that increases with pressure. This explanation is consistent with the finding that during high frequency ventilation (>1 Hz, where RL reflects airway resistance more than tissue resistance), the difference in RL between NPV and PPV disappeared.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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