Characteristics of Rapidly Manufactured Ventilators: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Many health care systems worldwide were ill-prepared for the mass-casualty surge caused by the COVID-19 pandemic. Mechanical ventilator shortages prompted the production of rapidly manufactured ventilators (RMVs). However, without standards to develop them, the effectiveness and safety of RMVs remain uncertain. The purpose of this study was to map the breadth and depth of the literature on RMVs and provide suggestions for effective and safe designs. A scoping review, following the Joanna Briggs Institute guidelines, was completed. A search of 9 electronic databases and Google Scholar was completed in April 2022 and updated in 2024. Dual screening and data extraction were conducted using predefined criteria based on 6 previously published RMV guidance documents. Results were collated into descriptive summaries and tables and used to develop the suggested standards. There were 66 RMVs described within 66 articles. The majority (60, 91%) of articles were published post-COVID-19 (2020), with 24 (36%) from the United States. Four designs were identified: 18 (27%) electro-pneumatic (E-P), 27 (41%) automatic compression of manual resuscitator (MR), 6 (9%) automatic compression of MR with E-P components (E-P and MR), and 15 (23%) "other." The E-P designs mimicked conventional ventilators and MR designs incorporated an MR with a motor and arm. Four RMV characteristic categories emerged from the data: operating features, performance features, other features outside routine use, and engineering features. There was significant variability in the RMV designs. Eleven suggestions regarding RMV design, performance, and testing were developed. This study provides preliminary information to inform the standardization of RMV designs to guide future manufacturing for effective and safe use. Although pandemic urgency has waned, RMV utility may extend to future mass-casualty scenarios (eg, natural disasters, wars) and in low- and middle-income countries, which often lack sufficient resources even under normal 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».