Variability in low-flow oxygen delivery by nasal cannula evaluated in neonatal and infant airway replicas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The nasal cannula is considered a trusted and effective means of administering low-flow oxygen and is widely used for neonates and infants requiring oxygen therapy, despite an understanding that oxygen concentrations delivered to patients are variable. Methods In the present study, realistic nasal airway replicas derived from medical scans of children less than 3 months old were used to measure the fraction of oxygen inhaled (FiO 2 ) through nasal cannulas during low-flow oxygen delivery. Parameters influencing variability in FiO 2 were evaluated, as was the hypothesis that measured FiO 2 values could be predicted using a simple, flow-weighted calculation that assumes ideal mixing of oxygen with entrained room air. Tidal breathing through neonatal and infant nasal airway replicas was controlled using a lung simulator. Parameters for nasal cannula oxygen flow rate, nasal airway geometry, tidal volume, respiratory rate, inhalation/exhalation, or I:E ratio (t i /t e ), breath waveform, and cannula prong insertion position were varied to determine their effect on measured FiO 2 . In total, FiO 2 was measured for 384 different parameter combinations, with each combination repeated in triplicate. Analysis of variance (ANOVA) was used to assess the influence of parameters on measured FiO 2 . Results Measured FiO 2 was not appreciably affected by the breath waveform shape, the replica geometry, or the cannula position but was significantly influenced by the tidal volume, the inhalation time, and the nasal cannula flow rate. Conclusions The flow-weighted calculation overpredicted FiO 2 for measured values above 60%, but an empirical correction to the calculation provided good agreement with measured FiO 2 across the full range of experimental data.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».