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Enregistrement W4410268248 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a1497

Feasibility of Measuring Driving Pressure and Patient Effort in Assisted Modes of Ventilation: An Observational Study

2025· article· en· W4410268248 sur OpenAlexaffabout
Maheen Farooqi, Michael Mikhaeil, J. Chen, Mohamed Althobity, Alisha Greer, Arya M. Sharma, Kathleen Lewis, Thomas Piraino, D.J. Cook, Bram Rochwerg

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyIntensive care medicineMechanical ventilationVentilation (architecture)Emergency medicineMedical emergencyAnesthesiaInternal medicineMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Driving pressure (DP) has established prognostic significance in patients receiving controlled modes of ventilation (CMV). During assisted ventilation, DP is influenced by negative pressure generated through patient effort and can be measured using an end-inspiratory hold maneuver. However, the feasibility of obtaining acceptable measurements in lightly sedated or awake patients is uncertain. We aimed to determine if measuring driving pressure and estimating patient effort was feasible in patients receiving pressure support ventilation (PSV). Methods We conducted a prospective observational cohort study in three adult intensive care units at McMaster University (Hamilton, Canada). We included adult patients who were mechanically ventilated on CMV and switched to PSV within 48 hours. End-inspiratory holds were conducted to obtain DP (plateau pressure – positive end-expiratory pressure) and pressure muscle index (PMI, peak airway pressure – plateau pressure) which is a marker of patient effort. The primary outcome was feasibility rate, determined by the percentage of acceptable inspiratory holds (duration of occlusion over 2 seconds, airflow equal to 0 ml/sec during the hold, absence of visible patient effort). Sedation was assessed using the Richmond Agitation Sedation Scale (RASS). We compared driving pressure, PMI and P0.1 between survivors and non-survivors using t-tests (p-value of 0.05 for statistical significance). Results In total, we enrolled 100 patients and performed 302 end-inspiratory holds. Of these, 29 were deemed unacceptable, resulting in a 90% feasibility rate. The most common reasons for an unacceptable measurement were tachypnea (respiratory rate >30) (11, 38%) or agitation (RASS ≥3+)(18, 62%). When comparing 30-day survivors (n=71) and non-survivors (n=26), there were no important differences in DP and PMI (Table). Average daily RASS was -1 [-2,0]. Conclusions Measuring driving pressure and patient effort using PMI in those receiving assisted ventilation is feasible and may provide insight into respiratory system compliance (as determined by driving pressure) and patient effort. Measurements are straightforward, easy to learn, take seconds and can be conducted at the bedside without complication, even in awake patients who are not agitated or tachypneic (respiratory rate >30). Further studies are needed to determine if this information can be used to guide clinical decision-making and weaning efforts. Funding source: Physician Services Incorporated (PSI)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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