Lung recruitment in neonatal high‐frequency oscillatory ventilation with volume‐guarantee
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives The optimal lung volume strategy during high‐frequency oscillatory ventilation (HFOV) is reached by performing recruitment maneuvers, usually guided by the response in oxygenation. In animal models, secondary spontaneous change in oscillation pressure amplitude (ΔPhf) associated with a progressive increase in mean airway pressure during HFOV combined with volume guarantee (HFOV‐VG) identifies optimal lung recruitment. The aim of this study was to describe recruitment maneuvers in HFOV‐VG and analyze whether changes in ΔPhf might be an early predictor for lung recruitment in newborn infants with severe respiratory failure. Design and Methods The prospective observational study was done in a tertiary‐level neonatology department. Changes in ΔPhf were analyzed during standardized lung recruitment after initiating early rescue HFOV‐VG in preterm infants with severe respiratory failure. Results Twenty‐seven patients were included, with a median gestational age of 24 weeks (interquartile range [IQR]: 23–25). Recruitment maneuvers were performed, median baseline mean airway pressure (mPaw) was 11 cm H 2 O (IQR: 10–13), median critical lung opening mPaw during recruitment was 14 cm H 2 O (IRQ: 12–16), and median optimal mPaw was 12 cm H 2 O (IQR: 10–14, p < 0.01). Recruitment maneuvers were associated with an improvement in oxygenation (FiO 2 : 65.0 vs. 45.0, p < 0.01, SpO2/FiO 2 ratio: 117 vs. 217, p < 0.01). ΔPhf decreased significantly after lung recruitment (mean amplitude: 23.0 vs. 16.0, p < 0.01). Conclusion In preterm infants with severe respiratory failure, the lung recruitment process can be effectively guided by ΔPhf on HFOV‐VG.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».