External chest-wall compression in prolonged COVID-19 ARDS with low-compliance: a physiological study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background External chest-wall compression (ECC) is sometimes used in ARDS patients despite lack of evidence. It is currently unknown whether this practice has any clinical benefit in patients with COVID-19 ARDS (C-ARDS) characterized by a respiratory system compliance ( C rs ) < 35 mL/cmH 2 O. Objectives To test if an ECC with a 5 L-bag in low-compliance C-ARDS can lead to a reduction in driving pressure (DP) and improve gas exchange, and to understand the underlying mechanisms. Methods Eleven patients with low-compliance C-ARDS were enrolled and underwent 4 steps: baseline, ECC for 60 min, ECC discontinuation and PEEP reduction. Respiratory mechanics, gas exchange, hemodynamics and electrical impedance tomography were recorded. Four pigs with acute ARDS were studied with ECC to understand the effect of ECC on pleural pressure gradient using pleural pressure transducers in both non-dependent and dependent lung regions. Results Five minutes of ECC reduced DP from baseline 14.2 ± 1.3 to 12.3 ± 1.3 cmH 2 O ( P < 0.001), explained by an improved lung compliance. Changes in DP by ECC were strongly correlated with changes in DP obtained with PEEP reduction ( R 2 = 0.82, P < 0.001). The initial benefit of ECC decreased over time (DP = 13.3 ± 1.5 cmH 2 O at 60 min, P = 0.03 vs. baseline). Gas exchange and hemodynamics were unaffected by ECC. In four pigs with lung injury, ECC led to a decrease in the pleural pressure gradient at end-inspiration [2.2 (1.1–3) vs. 3.0 (2.2–4.1) cmH 2 O, P = 0.035]. Conclusions In C-ARDS patients with C rs < 35 mL/cmH 2 O, ECC acutely reduces DP. ECC does not improve oxygenation but it can be used as a simple tool to detect hyperinflation as it improves C rs and reduces P pl gradient. ECC benefits seem to partially fade over time. ECC produces similar changes compared to PEEP reduction.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».