The role of routine pulmonary imaging before hyperbaric oxygen treatment
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory injury during or following hyperbaric oxygen treatment (HBOT) is rare, but associated pressure changes can cause iatrogenic pulmonary barotrauma with potentially severe sequelae such as pneumothoraces. Pulmonary blebs, bullae, and other emphysematous airspace abnormalities increase the risk of respiratory complications and are prevalent in otherwise healthy adults. HBOT providers may elect to use chest X-ray routinely as a pre-treatment screening tool to identify these anomalies, particularly if a history of preceding pulmonary disease is identified, but this approach has a low sensitivity and frequently provides false negative results. Computed tomography scans offer greater sensitivity for airspace lesions, but given the high prevalence of incidental and insignificant pulmonary findings among healthy individuals, would lead to a high false positive rate because most lesions are unlikely to pose a hazard during HBOT. Post-mortem and imaging studies of airspace lesion prevalence show that a significant proportion of patients who undergo HBOT likely have pulmonary abnormalities such as blebs and bullae. Nevertheless, pulmonary barotrauma is rare, and occurs mainly in those with known underlying lung pathology. Consequently, routinely using chest X-ray or computed tomography scans as screening tools prior to HBOT for low-risk patients without a pertinent medical history or lack of clinical symptoms of cardiorespiratory disease is of low value. This review outlines published cases of patients experiencing pulmonary barotrauma while undergoing pressurised treatment/testing in a hyperbaric chamber and analyses the relationship between barotrauma and pulmonary findings on imaging prior to or following exposure. A checklist and clinical decision-making tool based on suggested low-risk and high-risk features are offered to guide the use of targeted baseline thoracic imaging prior to HBOT.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».