Expert opinion document: “Electrical impedance tomography: applications from the intensive care unit and beyond”
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical ventilation is a life-saving technology, but it can also inadvertently induce lung injury and increase morbidity and mortality. Currently, there is no easy method of assessing the impact that ventilator settings have on the degree of lung inssflation. Computed tomography (CT), the gold standard for visually monitoring lung function, can provide detailed regional information of the lung. Unfortunately, it necessitates moving critically ill patients to a special diagnostic room and involves exposure to radiation. A technique introduced in the 1980s, electrical impedance tomography (EIT) can non-invasively provide similar monitoring of lung function. However, while CT provides information on the air content, EIT monitors ventilation-related changes of lung volume and changes of end expiratory lung volume (EELV). Over the past several decades, EIT has moved from the research lab to commercially available devices that are used at the bedside. Being complementary to well-established radiological techniques and conventional pulmonary monitoring, EIT can be used to continuously visualize the lung function at the bedside and to instantly assess the effects of therapeutic maneuvers on regional ventilation distribution. EIT provides a means of visualizing the regional distribution of ventilation and changes of lung volume. This ability is particularly useful when therapy changes are intended to achieve a more homogenous gas distribution in mechanically ventilated patients. Besides the unique information provided by EIT, its convenience and safety contribute to the increasing perception expressed by various authors that EIT has the potential to be used as a valuable tool for optimizing PEEP and other ventilator settings, either in the operative room and in the intensive care unit. The effects of various therapeutic interventions and applications on ventilation distribution have already been assessed with the help of EIT, and this document gives an overview of the literature that has been published in this context.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,031 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».