Safety of flow-controlled ventilation with positive and negative end-expiratory pressure in a swine model of intracranial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients with brain damage often require mechanical ventilation. Although lung-protective ventilation is recommended, the application of increased positive end-expiratory pressure (PEEP) has been associated with elevated intracranial pressure (ICP) due to altered cerebral venous return. This study investigates the effects of flow-controlled ventilation (FCV) using negative end-expiratory pressures (NEEP), on cerebral hemodynamics in a swine model of intracranial hypertension. Methods A model of intracranial hypertension involving bilateral trepan bolt holes was performed in 14 pigs. Pressure-controlled volume-guaranteed ventilation (PCV-VG) with PEEP and FCV using PEEP and then NEEP were applied. Intracranial pressure and oxygenation, as well as systemic hemodynamics and gas exchange parameters, were continuously monitored. Data were collected at baseline and at varying PEEP levels for both PCV-VG and FCV ventilation modalities. Following this, FCV ventilation and NEEP levels of -3, -6 and -9 cmH 2 O were applied. Results ICP remained stable with low PEEP levels, but significantly decreased with NEEP. Lower ICP following NEEP improved cerebral perfusion pressure and cerebral tissue oxygenation ( p < 0.05 for all). FCV with NEEP at EEP-6 and EEP-9 significantly improved cardiac output and mean arterial pressure (MAP), compared to PCV-VG and FCV using PEEP ( p < 0.05, respectively). There were no significant differences in gas exchange parameters between modalities (PCV-VG vs FCV), and between the application of PEEP or NEEP. No significant correlations were observed between ΔICP and ΔMAP. Conclusion The application of FCV with NEEP appears to be a safe ventilation mode and offers an additional tool for controlling severe intracranial pressure episodes. These findings warrant validation in future studies and may lead to important potential applications in clinical practice.
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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 ».