A framework for heart-lung interaction and its application to prone position in the acute respiratory distress syndrome
Notice bibliographique
Résumé
While both cardiac output (Qcirculatory) and right atrial pressure (PRA) are important measures in the intensive care unit (ICU), they are outputs of the system and not determinants. That is to say, in a model of the circulation wherein venous return and cardiac function find equilibrium at an ‘operating point’ (OP, defined by the PRA on the x-axis and Qcirculatory on the y-axis) both the PRA and Qcirculatory are, necessarily, dependent variables. A simplified geometrical approximation of Guyton’s model is put forth to illustrate that the independent variables of the system are: 1) the mean systemic filling pressure (PMSF), 2) the pressure within the pericardium (PPC), 3) cardiac function and 4) the resistance to venous return. Classifying independent and dependent variables is clinically-important for therapeutic control of the circulation. Recent investigations in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) have illuminated how PMSF, cardiac function and the resistance to venous return change when placing a patient in prone. Moreover, the location of the OP at baseline and the intimate physiological link between the heart and the lungs also mediate how the PRA and Qcirculatory respond to prone position. Whereas turning a patient from supine to prone is the focus of this discussion, the principles described within the framework apply equally-well to other more common ICU interventions including, but not limited to, ventilator management, initiating vasoactive medications and providing intravenous fluids.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».