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Enregistrement W4389516806 · doi:10.1016/j.rmcr.2023.101958

Respiratory support effect on pharyngeal area in patients with amyotrophic lateral sclerosis: A fluoroscopic comparison of NIV, helmet/CPAP, and high-flow nasal cannula

2023· article· en· W4389516806 sur OpenAlexaff
Alessandra Dorça, José Vergara, Stacey A. Skoretz, Michael Brenner, Denise Sisterolli Diniz, Jorge L. Zeredo, Max Sarmet

Notice bibliographique

RevueRespiratory Medicine Case Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNasal cannulaAmyotrophic lateral sclerosisAnesthesiaCannulaAirwayBreathingPharynxContinuous positive airway pressureNasal administrationSurgeryInternal medicineDiseaseObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global use of noninvasive respiratory support provided by different supportive ventilation delivery methods (SVDMs) has increased, but the impact of these devices on the upper airway structures of patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is not known. We aimed to compare the pharyngeal cross-sectional area during spontaneous breathing with four different SVDMs: intranasal masks, oronasal masks, high-flow nasal cannula (HFNC), and helmet in patients with ALS. We compared measures of the pharyngeal area during spontaneous breathing and SVDM use. The greatest increase was observed with intranasal mask use, followed by HFNC, oronasal mask, and helmet respectively. In conclusion, upper airway opening in patients with ALS is enhanced by positive pressure with intranasal masks and HFNC, showing promise for increasing pharyngeal patency. Future studies should explore its applicability and effectiveness in maintaining long-term pharyngeal patency, especially in this population with bulbar weakness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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