Monitoring patients with acute respiratory failure during non-invasive respiratory support to minimize harm and identify treatment failure
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive respiratory support (NRS), including high flow nasal oxygen therapy, continuous positive airway pressure and non-invasive ventilation, is a cornerstone in the management of critically ill patients who develop acute respiratory failure (ARF). Overall, NRS reduces the work of breathing and relieves dyspnea in many patients with ARF, sometimes avoiding the need for intubation and invasive mechanical ventilation with variable efficacy across diverse clinical scenarios. Nonetheless, prolonged exposure to NRS in the presence of sustained high respiratory drive and effort can result in respiratory muscle fatigue, cardiovascular collapse, and impaired oxygen delivery to vital organs, leading to poor outcomes in patients who ultimately fail NRS and require intubation. Assessment of patients' baseline characteristics before starting NRS, close physiological monitoring to evaluate patients' response to respiratory support, adjustment of device settings and interface, and, most importantly, early identification of failure or of paramount importance to avoid the negative consequences of delayed intubation. This review highlights the role of respiratory monitoring across various modalities of NRS in patients with ARF including dyspnea, general respiratory parameters, measures of drive and effort, and lung imaging. It includes technical specificities related to the target population and emphasizes the importance of clinicians' physiological understanding and tailoring clinical decisions to individual patients' needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».