Risk factors for ventilator-induced-lung injury develop three to five times faster after a single episode of lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mechanical ventilator breaths provided to deeply sedated patients have an abnormal volume distribution, encouraging alveolar collapse in dependent regions and promoting alveolar overdistention in non-dependent regions. Collapse and overdistention both start with the first breath and worsen over time, driving ventilator-induced lung injury (VILI). This is exacerbated when the lung is already injured or has increased heterogeneity. Our study investigated the impact of a single episode of lung injury on lung mechanics and the risk factors for ventilator-induced injury, compared with non-injured lungs. Methods: O, with respiratory rate and FiO2 set to maintain normal blood gas values. Animals in one group were ventilated for 50 h (50-Hour MV group, n=10). Animals in the second group had lung injury induced using oleic acid and were ventilated for 12 h post-injury (LI MV group, n=6). Both groups were compared with a never-ventilated control group (NV, n=6). Lung mechanics and injury were measured using electrical impedance tomography, esophageal pressure monitoring and tissue histology. Results: End-expiratory lung-volume loss was greater in the 50-Hour MV group (P<0.05). Plateau pressure, driving pressure and lung injury score were higher in the LI MV group, (P<0.05). Conclusion: Risk factors for VILI developed three- to five-times faster in the group with injured lungs, demonstrating that a single lung-injury episode substantially increased the risk of VILI, compared with normal lungs, despite using a lung-protective mechanical ventilation protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».