Individualized parameters for mechanical ventilation during thoracic operations: Optimizing respiratory support
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adequate respiratory support with mechanical lung ventilation (MLV) is crucial for maintaining gas exchange and pulmonary circulation hemodynamics in patients with severe lung diseases in the perioperative period. However, the selection of optimal parameters for ventilation is often a serious problem, which can lead to the development of complications and worsening of treatment outcomes. Purpose: This study aimed to evaluate the effectiveness of the developed method of individual calculation of ventilator parameters to optimize respiratory support in patients with various lung diseases undergoing surgical intervention. Methods: This study used a prospective clinical approach to optimize mechanical lung ventilation by calculating individualized ventilatory parameters based on each patient's lung function during surgery. Results: The results showed that in patients with unilateral lesions, the application of the developed method achieved PaO2 94.1±6.7 mmHg and PaCO2 36.2±4.5 mmHg, mean pulmonary artery pressure 25.8±3.6 mmHg, as well as cardiac output 4.8±0.8 l/min and oxygen transport 489±77 ml/min at the final post-operative stage. Even in bilateral diffuse lesions, individualized ventilatory parameters provided PaO2 79.6±11.3 mmHg and reduced bronchial resistance to 11.4±3.6 cmH2O/l/sec after surgery. Despite gross respiratory dysfunction, the personalized approach maintained PaO2 79.2±9.7 mmHg and PaCO2 46.1±6.3 mmHg postoperatively in patients with congenital pulmonary malformations such as cystic hypoplasia. Conclusion: This study demonstrates the high efficacy of personalized approaches to respiratory support management to improve patient outcomes and reduce the risk of complications in patients with lung disease in the perioperative period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».