Inter-lung asymmetrical airway closure cause insufflation delay between lungs in acute hypoxemic respiratory failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Electrical Impedance Tomography (EIT) can quantify ventilation in the two lungs and be used to measure the airway opening pressure (AOP) of each lung. Asymmetrical AOPs can cause inter-lung insufflation delay. Objectives To assess the relation between AOP asymmetry and inter-lung insufflation delay at different PEEP levels. Methods Patients with acute hypoxemic respiratory failure and airway closure were included. Low-flow pressure-volume curves and EIT signal were recorded during controlled ventilation and for some patients in pressure support ventilation. Results 23 patients were studied, 22 patients had ARDS , 9 patients had asymmetrical airway closure with an AOP of 10 [6–13] cmH 2 0 in the sicker lung (AOP sicker ) vs. 5 [3–9, ] cmH 2 0 in the healthier lung. During a low flow inflation, the inter-lung inflation delay was 0 [0-112]ms vs. 1450 [375–2400]ms in patients without or with asymmetrical AOPs, p < 0.0001. This delay was correlated to the difference of AOP between the 2 lungs, Spearman R 2 = 0.800, p < 0.0001. During tidal ventilation, median delay was 0 [0–62] ms vs. 150 [50–355] ms in patients without vs. with asymmetry, p = 0.019. Setting PEEP at the crossing point of a decremental EIT-based PEEP trial decreased the inter-lung insufflation delay. During pressure support insufflation delay could still be measured and was reduced by increasing PEEP from 5 to 10 cmH 2 O in patient with asymmetrical lung injury. Conclusion In asymmetrical airway closure, titrating PEEP can minimize inter-lung insufflation delay and can be monitored by EIT. Reducing the delay and reducing ventilation asymmetry is also feasible during pressure support ventilation when low flow inflation curves cannot be performed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».