High-flow oxygen therapy — its application in COVID-19-related respiratory failure and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen therapy is the primary method of treating acute respiratory failure during Sars-CoV-2 infection. Depending on the patient’s condition, treatment may be carried out using traditional nasal cannulas, oxygen masks, non-invasive ventilation or mechanical ventilation. A relatively modern method that has been used worldwide for about 10 years is High Flow Nasal Oxygen Therapy (HFNOT). Equipment for HFNOT allows you to obtain high (up to 60 L/min) flows in nasal cannulas and precisely set a high concentration of oxygen in the mixture of inhaled gases. Such high flow is also associated with the generation of constant positive pressure in the airways, which further supports the treatment of respiratory failure by maintaining airway patency, recruitment of alveoli and reducing the breathing workload. HFNOT also leads to a reduction in anatomical dead space and facilitates carbon dioxide washout from the upper respiratory tract which also reduces the work of breathing and increases the efficiency of ventilation. Moreover, this ventilation method is tolerated well by patients and does not require specialized and longterm personnel training. Therefore, the method was widely applied in hospital wards treating patients with severe respiratory failure during Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Additional applications for this relatively novel method of oxygen support in different fields of medicine were analysed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».