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Enregistrement W4407735713 · doi:10.1186/s12931-025-03134-8

EIT guided evaluation of regional ventilation distributions in neonatal and pediatric ARDS: a prospective feasibility study

2025· article· en· W4407735713 sur OpenAlexaff
Leon Soltész, Judith Leyens, Marieke Vogel, Thomas Muders, Christian Putensen, Florian Kipfmueller, Till Dresbach, Andreas Müller, Lukas Schroeder

Notice bibliographique

RevueRespiratory Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensBC Children's HospitalChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineARDSProspective cohort studyVentilation (architecture)Mechanical ventilationElectrical impedance tomographyIntensive care medicineLungCardiologyInternal medicineEmergency medicineRadiologyTomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Despite international guidelines for lung protective ventilation in neonatal or pediatric acute respiratory distress syndrome (nARDS/ pARDS), prospective data on bedside monitoring tools for regional ventilation distribution and lung mechanics are still rare. As a bedside and radiation-free procedure, electrical impedance tomography (EIT) offers a practical and safe approach for analyzing regional ventilation distributions. Recent trials in adults have shown the efficacy of an individualized EIT guided strategy for the improvement of ventilator induced lung injury (VILI). Methods We performed a single-center prospective feasibility study from November/2021 to December/2023 in the department of neonatal and pediatric intensive care medicine at the University Children´s Hospital in Bonn. All patients with diagnosis of nARDS (or history of perinatal lung disease-PLD)/ pARDS were screened for study inclusion. In all patients a decremental PEEP (positive end-expiratory pressure) trial was performed with a continuous EIT monitoring for an individual analysis of the EIT guided pixel compliance (C EIT ) and PEEP finding (EIT-PEEP). In the offline analysis, further EIT derived indices, such as global inhomogeneity index (GI), and center of ventilation (CoV), were calculated. Results Overall, 40 EIT measurements were performed in 26 neonatal and pediatric patients (nARDS/PLD, n = 6; and pARDS, n = 20) within a predefined decremental PEEP trial. Thirteen patients were classified as having severe nARDS (PLD)/ pARDS with an Oxygen Saturation Index (OSI) > 12 or Oxygenation Index (OI) > 16. In-hospital mortality rate was 27% in the overall cohort. The median EIT-PEEP (11mbar) was calculated as lowest, as compared to the clinically set PEEP (11.5mbar, p < 0.001), and the ARDSnetwork PEEP table recommendation (ARDSnet-PEEP, 14mbar, p = 0.018). In patients with nARDS/PLD, the EIT-PEEP was calculated 3mbar below the clinically set PEEP ( p = 0.058) and 11 mbar below the ARDSnet-PEEP ( p = 0.01). In the linear regression analysis, EIT-PEEP and the dynamic compliance (C DYN ) at -2mbar presented a significant correlation with a Cohen´s R 2 of 0.265 (β: 0.886, p = 0.005). Conclusion EIT is feasible and can be performed safely in patients with diagnosis of nARDS/PLD and pARDS, even during ongoing extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) support. An individualized PEEP finding strategy according to the EIT compliance might optimize regional ventilation distribution in these patients and can potentially decrease VILI. Clinical trial registration The study was registered at the German Clinical Trials Register (GCT; trial number: DRKS 00034905, Registration Date 15.08.2024). The registration was performed retrospectively after inclusion of the last patient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,296
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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