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Enregistrement W4304975389 · doi:10.1152/japplphysiol.00486.2022

Negative-pressure-assisted ventilation lowers driving pressure and mechanical power in an ARDS model

2022· article· en· W4304975389 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Rohrs, Thiago Bassi, Michelle Nicholas, Jessica Wittmann, Marlena Ornowska, K. Fernández, Matt Gani, Steven Reynolds

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensFraser HealthSimon Fraser UniversityRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesBritish Columbia Lung Association
Mots-clésARDSTranspulmonary pressureMedicineMechanical ventilationPositive end-expiratory pressureAnesthesiaPulmonary complianceTidal volumeLungVentilation (architecture)Respiratory physiologyLung volumesPeak inspiratory pressureRespiratory systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining temporary transvenous diaphragm neurostimulation with volume-control ventilation on every breath, called negative-pressure-assisted ventilation, improved gas exchange and alveolar homogeneity in a preclinical model of moderate ARDS. Transpulmonary driving pressure, mechanical power, and mechanical work reductions were observed and resulted in lower lung injury scores and tissue cytokine concentrations in the every-breath-neurostimulation group compared with volume-control ventilation only. Negative-pressure-assisted ventilation is an exciting new potential tool to reduce ventilator-induced lung injury in patients with ARDS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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