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Enregistrement W4389991112 · doi:10.1186/s13613-023-01231-9

Individual response in patient’s effort and driving pressure to variations in assistance during pressure support ventilation

2023· article· en· W4389991112 sur OpenAlexaff
Mattia Docci, Emanuele Rezoagli, Maddalena Teggia Droghi, Andrea Coppadoro, Matteo Pozzi, Alice Grassi, Isabella Bianchi, Giuseppe Foti, Giacomo Bellani

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlateau pressureTidal volumePressure support ventilationAnesthesiaPeak inspiratory pressureMechanical ventilationVentilation (architecture)Mean airway pressurePositive end-expiratory pressureRespiratory systemAirwayCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background During Pressure Support Ventilation (PSV) an inspiratory hold allows to measure plateau pressure (Pplat), driving pressure (∆P), respiratory system compliance (Crs) and pressure-muscle-index (PMI), an index of inspiratory effort. This study aims [1] to assess systematically how patient’s effort (estimated with PMI), ∆P and tidal volume (Vt) change in response to variations in PSV and [2] to confirm the robustness of Crs measurement during PSV. Methods 18 patients recovering from acute respiratory failure and ventilated by PSV were cross-randomized to four steps of assistance above (+ 3 and + 6 cmH 2 O) and below (-3 and -6 cmH 2 O) clinically set PS. Inspiratory and expiratory holds were performed to measure Pplat, PMI, ∆P, Vt, Crs, P0.1 and occluded inspiratory airway pressure (Pocc). Electromyography of respiratory muscles was monitored noninvasively from body surface (sEMG). Results As PSV was decreased, Pplat (from 20.5 ± 3.3 cmH 2 O to 16.7 ± 2.9, P < 0.001) and ∆P (from 12.5 ± 2.3 to 8.6 ± 2.3 cmH 2 O, P < 0.001) decreased much less than peak airway pressure did (from 21.7 ± 3.8 to 9.7 ± 3.8 cmH2O, P < 0.001), given the progressive increase of patient’s effort (PMI from -1.2 ± 2.3 to 6.4 ± 3.2 cmH 2 O) in line with sEMG of the diaphragm ( r = 0.614; P < 0.001). As ∆P increased linearly with Vt, Crs did not change through steps ( P = 0.119). Conclusion Patients react to a decrease in PSV by increasing inspiratory effort—as estimated by PMI—keeping Vt and ∆P on a desired value, therefore, limiting the clinician’s ability to modulate them. PMI appears a valuable index to assess the point of ventilatory overassistance when patients lose control over Vt like in a pressure-control mode. The measurement of Crs in PSV is constant—likely suggesting reliability—independently from the level of assistance and patient’s effort.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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