Determining Optimal Home Oxygen Flow Rate For Infants With Bronchopulmonary Dysplasia (BPD) Using Near Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Near-infrared spectroscopy (NIRS) measures cerebral oxygenation and could measure the risk of hypoxia or hyperoxia in infants with bronchopulmonary dysplasia (BPD). We lack normalized data for NIRS values in neonates. We sought normative values of NIRS and proposed that NIRS could better identify a safe oxygen flow rate compared to pulse oximetry (POX). Methods: This prospective cohort study compared POX and NIRS values in healthy infants in room air (n = 22) with BPD infants (n = 10) on oxygen (0.03, 0.06, 0.12 L/min). Results: In healthy infants, the average POX value was 97.8%, and NIRS was 78.24%. Time (% time) with hypoxia was similarly low using either POX or NIRS (3.5% and 1.4%). On oxygen, % time with hypoxemia was similarly low with both POX or NIRS (0.03 lpm: 2.35% POX and 0.01% NIRS; 0.06 lpm: 1.43% POX and 0.6% NIRS; 0.12 lpm: 1.46% POX and 0.2% NIRS). In contrast, the potential hyperoxia %time was higher using POX compared to NIRS (96.5% vs 47.9%) in room air healthy infants. Similarly, hyperoxia %time was more common with POX compared to NIRS, but there was no difference with increasing oxygen flow rates (0.03 lpm, 82.13% POX and 41.5% NIRS; 0.06 lpm: 92.49% POX and 34.4% NIRS; 0.12 lpm: 87.00% POX and 34.8% NIRS). Conclusion: We did not see a dose response correlation between oxygen flow rate and time spent in the hyperoxemic range across different flow rates by POX or cerebral NIRS. We did not see a benefit of NIRS in setting home oxygen flow rates. Keywords: near infrared spectroscopy, hyperoxia, home oxygen
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».