Ventilation distribution during spontaneous breathing trials predicts liberation from mechanical ventilation: the VISION study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Predicting complete liberation from mechanical ventilation (MV) is still challenging. Electrical impedance tomography (EIT) offers a non-invasive measure of regional ventilation distribution and could bring additional information. RESEARCH QUESTION: Whether the display of regional ventilation distribution during a Spontaneous Breathing Trial (SBT) could help at predicting early and successful liberation from MV. STUDY DESIGN AND METHODS: Patients were monitored with EIT during the SBT. The tidal image was divided into ventral and dorsal regions and displayed simultaneously. We explored the ventral-to-dorsal ventilation difference in percentage, and its association with clinical outcomes. Liberation success was defined pragmatically as passing SBT followed by extubation within 24 h without reintubation for 7 days. Failure included use of rescue therapy, reintubation within 7 days, tracheostomy, and not being extubated within 24 h after succesful SBT. A training cohort was used for discovery, followed by a validation cohort. RESULTS: Among a total of 98 patients analyzed, 85 passed SBT (87%), but rapid liberation success occurred only in 40; 13.5% of extubated patients required reintubation. From the first minutes to the entire SBT duration, the absolute ventral-to-dorsal difference was consistently smaller in liberation success compared to all subgroups of failure (p < 0.0001). An absolute difference at 5 min of SBT > 20% was associated with failure of liberation, with sensitivity and specificity of 71% and 78% and positive predictive value 81% in a validation cohort. CONCLUSION: During SBT, a large ventral-to-dorsal difference in ventilation indicated by EIT may help to rapidly identify patients at risk of liberation failure.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».