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Enregistrement W4308232081 · doi:10.1177/09732179221131176

Simple CPAP (SIMPAP) for Neonatal Transport—Device Development and Proof of Concept Study

2022· article· en· W4308232081 sur OpenAlexaff
Deepti Thandaveshwara, Sushma Krishnegowda, Srinivasa Murthy Doreswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Neonatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomedical engineeringVolumetric flow rateLimits of agreementOcclusionMedicineSurgeryMechanicsNuclear medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To develop a low-cost, easy to use CPAP device with a simple patient interface—SIMPAP. Design: This was an in vitro experimental study. SIMPAP was designed and developed over three iterations to be able to use in clinical studies. SIMPAP consists of intersecting cylinders with each opening performing a designated function. One of the openings serves as an extremely short expiratory limb that is fitted with a calibrated occlusion. This results in a nonrebreathing system that generates predetermined pressure against which the baby has to exhale. Main Outcome Measure: To analyze the pressures generated by the initial prototypes of the SIMPAP device. Results: Four SIMPAP bodies and four pressure relief valves were tested with different combinations as four exercises. Mean (–2Sd to +2SD) pressure generated at a flow rate of 1 liter was 3.4 (2.2-4.7) cm of H 2 O and at 2 liters per min flow was 5.7 (4.8-6.6) cm of H 2 O. The 95% limit of agreement between exercises 1 and 2 was –0.4 to +1 cm of H 2 O, and between exercises 1 and 3 and 1 and 4 was –1 to +1 cm of H 2 O across the pressure range. Conclusion: SIMPAP can deliver therapeutic CPAP at low gas flow rates. Further clinical studies are warranted to establish the efficacy and safety of this new device on neonates.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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