Functional Assessment of the Neonatal Diaphragm Using Point-of-Care Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
The diaphragm is the primary muscle of respiration; its dysfunction can result in serious respiratory complications and prolonged mechanical ventilation, particularly in critically ill neonates. However, detecting diaphragmatic dysfunction in this population remains challenging due to anatomical constraints and the absence of standardized assessment tools. Point-of-care ultrasound (POCUS) offers a noninvasive, bedside, and real-time method to evaluate diaphragmatic function during both spontaneous and assisted breathing. Consequently, its role in guiding therapeutic decision-making in neonates is attracting growing interest. POCUS is currently being explored for applications such as assessing extubation readiness, monitoring diaphragmatic performance, and evaluating respiratory function in neonates receiving invasive or noninvasive support. Despite these promising applications, several barriers limit the routine adoption of diaphragmatic POCUS. Highly skilled operators are required for accurate imaging as well as interpretation, and currently, only a limited number of neonatologists are adequately trained. In addition, the lack of standardized protocols, normative reference values, and validated clinical decision algorithms specific to neonates limits widespread application. This review provides a comprehensive overview of POCUS-based functional assessment of the neonatal diaphragm, outlining techniques, clinical applications, and existing challenges. It also emphasizes the need for further research to establish normative data, standardize imaging approaches, and expand clinician training to support implementation into neonatal care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».