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Enregistrement W4229022524 · doi:10.1152/japplphysiol.00416.2021

High-flow nasal cannula compared with continuous positive airway pressure: a bench and physiological study

2022· article· en· W4229022524 sur OpenAlexaff
Fernando Nataniel Vieira, Frank Silva Bezerra, Rémi Coudroy, Annia Schreiber, Irene Telías, Sebastián Dubó, Giulia Cavalot, Sérgio M. Pereira, Thomas Piraino, Laurent Brochard

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCannulaMedicineAnesthesiaRespiratory tractRespiratory systemAirwayRespiratory rateNasal cannulaAirway resistanceVentilation (architecture)Continuous positive airway pressureInternal medicineSurgeryHeart rateBlood pressureObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O with mouth open; p<0.001. When increasing HFNC flow, respiratory rate decreased by lengthening expiratory time, tidal volume did not change, and effort decreased (pressure-time product of the respiratory muscles); at 40L/min, effort was equivalent between CPAP and HFNC40L/min and became lower at 60L/min (p=0.045). During HFNC with mouth closed, and not during CPAP, resistance to breathing was increased, mostly during expiration. In conclusion, mouth closure during HFNC induces a positive nasopharyngeal pressure proportional to flow rate and an increase in expiratory resistance that might explain the prolonged expiration and reduction in respiratory rate and effort, and contribute to physiological benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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