Estimation of transpulmonary driving pressure using a lower assist maneuver (LAM) during synchronized ventilation in patients with acute respiratory failure: a physiological study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We previously showed in animals that transpulmonary driving pressure (PL) can be estimated during Neurally Adjusted Ventilatory Assist (NAVA) and Neural Pressure Support (NPS) using a single lower assist maneuver (LAM). The aim of this study was to test the LAM-based estimate of PL (PL_LAM) in patients with acute respiratory failure. Methods This was a prospective, physiological, and interventional study in intubated patients with acute respiratory failure. During both NAVA and simulated NPS (high and low levels of assist), a LAM was performed every 3 min by manually reducing the assist to zero for one single breath (by default, ventilator still provides 2 cmH 2 O). Following NAVA and NPS SIM periods, patients were sedated and passively ventilated in volume control and pressure control ventilation, to obtain PL during controlled mechanical ventilation (PL_CMV). PL using an esophageal balloon (PL_Pes) was also compared to PL_LAM and PL_CMV. We measured diaphragm electrical activity (Edi), ventilator pressure (PVent), esophageal pressure (Pes) and tidal volume. PL_LAM and PL_Pes were compared to themselves, and to PL_CMV for matching flows and volumes. Results Ten patients were included in the study. For the group, PL_LAM was closely similar to PL_CMV, with a high correlation ( R 2 = 0.88). Bland–Altman analysis revealed a low Bias of 0.28 cmH 2 O, and 1.96SD of 5.26 cmH 2 O. PL_LAM vs PL_Pes were also tightly related ( R 2 = 0.77). Conclusion This physiological study in patients confirms our previous pre-clinical data that PL_LAM is as good an estimate as PL_Pes to determine PL, in spontaneously breathing patients on assisted mechanical ventilation. Trial registration The study was registered at clinicaltrials.gov (ID NCT05378802) on November 6, 2021
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».