Does patient-ventilator asynchrony really matter?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Past observational studies have reported the association between patient-ventilator asynchronies and poor clinical outcomes, namely longer duration of mechanical ventilation and higher mortality. But causality has remained undetermined. During the era of lung and diaphragm protective ventilation, should we revolutionize our clinical practice to detect and treat dyssynchrony? RECENT FINDINGS: Clinicians' ability to recognize asynchronies is typically low. Automatized softwares based on artificial intelligence have been trained to largely outperform human eyesight and are close to be implemented at the bedside. There is growing evidence that in susceptible patients, dyssynchrony may lead to ventilation-induced lung injury (or patient self-inflicted lung injury) and that clusters of such dyssynchronous events have the highest association with poor outcomes. Dyssynchrony may also be associated with harm indirectly when it reflects over-assistance or over-sedation. However, the occurrence of reverse triggering by means of low inspiratory efforts during passive ventilation may prevent diaphragm dysfunction and atrophy and be beneficial. SUMMARY: Most recent evidence on the topic suggests that synchrony between the patient and the mechanical ventilator is a critical element for protecting lung and diaphragm during the time of invasive mechanical ventilation or may reflect inadequate settings or sedation. Therefore, it is a complex situation, and clinical trials are still needed to test the effectiveness of keeping patient-ventilator interaction synchronous on clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».