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Enregistrement W4410361987 · doi:10.1080/17434440.2025.2504454

Diaphragm neurostimulation in mechanical ventilation: current status and future prospects

2025· review· en· W4410361987 sur OpenAlexaff
Elizabeth Rohrs, Steven Reynolds, Martin Dres

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Medical Devices · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiaphragm (acoustics)NeurostimulationMechanical ventilationMedicineCurrent (fluid)Biomedical engineeringAnesthesiaInternal medicineAcousticsStimulationEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Diaphragm neurostimulation is a muscle stimulation technique that, through electrodes placed directly on or at the vicinity of the phrenic nerves, induces diaphragm contractions independently of the patient's cooperation. Recently, the technical development of temporary diaphragm neurostimulation devices has paved the way for a new era in the management of critically ill patients. AREAS COVERED: In this review, we describe the latest technical developments in diaphragm neurostimulation and its physiological effects. We searched MEDLINE of experimental and clinical studies in English language published from database inception until 31 October 2024. We also discuss the advances in terms of patients centered outcomes and the key areas for improvement. Lastly, we introduce possible future directions and the novel improvements in patient care. EXPERT OPINION: The research on diaphragm neurostimulation promise as an emerging intervention which addresses common complications associated with mechanical ventilation. Large-scale clinical trials are necessary to validate diaphragm neurostimulation efficacy and safety in humans, establish treatment protocols, and determine cost-effectiveness, all of which are essential for diaphragm neurostimulation to be widely accepted in clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,385 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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