Impact of normal, obstructive, and restrictive breathing patterns on aerosol drug delivery with jet and mesh nebulizers in simulated spontaneously breathing adults
Notice bibliographique
Résumé
Background Aerosol drug delivery is widely used in treating respiratory conditions, but the patient’s breathing pattern can significantly influence its effectiveness. This study investigates the impact of normal, obstructive, and restrictive breathing patterns on aerosol drug delivery with jet and mesh nebulizers in a simulated model of spontaneously breathing adults. Methods A spontaneously breathing adult was simulated using a teaching manikin (Nasco Healthcare) connected to a breathing simulator (QuickLung Breather; IngMar Medical Inc). A collecting filter (CareFusion) was placed distal to the bifurcation of the mainstem bronchi and connected to the breathing simulator. Albuterol sulfate (2.5 mg/3 mL) was delivered with jet (MistyMax 10) and mesh nebulizers (Aerogen Ultra). Each experiment was conducted in triplicate (n = 3), comparing drug delivery across six breathing patterns: (1) normal, (2) moderate obstruction, (3) severe obstruction, (4) moderate restriction, (5) severe restriction, and (6) combined obstruction and restriction. Data analysis included the Friedman ANOVA, uncorrected Dunn’s test, and paired t-tests with Holm-Sidak’s multiple comparison test (GraphPad Prism 10.3), with statistical significance set at p < 0.05. Results Our findings indicate that obstructive, restrictive, and combined breathing patterns significantly reduce aerosol deposition with jet and mesh nebulizers compared to normal breathing ( p < 0.05). Aerosol delivery with the mesh nebulizer was up to 3-fold more than the jet nebulizer regardless of the breathing pattern tested in this study ( p < 0.05). Conclusions This study highlights the necessity for tailored aerosol therapy strategies to optimize drug delivery in patients with different respiratory conditions..
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».