Precision Medicine Using Simultaneous Monitoring and Assessment with Imaging and Biomarkers to Manage Mechanical Ventilation in ARDS
Notice bibliographique
Résumé
Acute respiratory distress syndrome (ARDS) has a ~ 40% mortality rate with an increasing prevalence exacerbated by the COVID-19 pandemic. Mechanical ventilation is the primary means for life-saving support to buy time for lung healing in ARDS patients, however, it can also lead to ventilator-induced lung injury (VILI). Effective strategies to reduce or prevent VILI are necessary but are not currently delivered. Therefore, we aim at evaluating the current imaging technologies to visualize where pressure and volume being delivered to the lung during mechanical ventilation; and combining plasma biomarkers to guide management of mechanical ventilation. We searched PubMed and Medline using keywords and analyzed the literature, including both animal models and human studies, to examine the independent use of computed tomography (CT) to evaluate lung mechanics, electrical impedance tomography (EIT) to guide ventilation, ultrasound to monitor lung injury, and plasma biomarkers to indicate status of lung pathophysiology. This investigation has led to our proposal of the combination of imaging and biomarkers to precisely deliver mechanical ventilation to improve patient outcomes in ARDS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».