Setting positive end-expiratory pressure: does the ‘best compliance’ concept really work?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Determining the optimal positive end-expiratory pressure (PEEP) setting remains a central yet debated issue in the management of acute respiratory distress syndrome (ARDS).The 'best compliance' strategy set the PEEP to coincide with the peak respiratory system compliance (or 2 cmH 2 O higher) during a decremental PEEP trial, but evidence is conflicting. RECENT FINDINGS: The physiological rationale that best compliance is always representative of functional residual capacity and recruitment has raised serious concerns about its efficacy and safety, due to its association with increased 28-day all-cause mortality in a randomized clinical trial in ARDS patients.Moreover, compliance measurement was shown to underestimate the effects of overdistension, and neglect intra-tidal recruitment, airway closure, and the interaction between lung and chest wall mechanics, especially in obese patients. In response to these concerns, alternative approaches such as recruitment-to-inflation ratio, the nitrogen wash-in/wash-out technique, and electrical impedance tomography (EIT) are gaining attention to assess recruitment and overdistention more reliably and precisely. SUMMARY: The traditional 'best compliance' strategy for determining optimal PEEP settings in ARDS carries risks and overlooks some key physiological aspects. The advent of new technologies and methods presents more reliable strategies to assess recruitment and overdistention, facilitating personalized approaches to PEEP optimization.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».