Assessing inspiratory drive and effort in critically ill patients at the bedside
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring inspiratory drive and effort may aid proper selection and setting of respiratory support in patients with acute respiratory failure (ARF), whether they are intubated or not. Although diaphragmatic electrical activity (EAdi) and esophageal manometry can be considered the reference methods for assessing respiratory drive and inspiratory effort, respectively, various alternative techniques exist, each with distinct advantages and limitations. This narrative review provides a comprehensive overview of bedside methods to assess respiratory drive and effort, with a primary focus on patients with ARF. First, EAdi and esophageal manometry are described and discussed as reference techniques. Then, alternative methods are categorized along the neuromechanical pathway from inspiratory drive to muscular effort into three groups: (1) techniques assessing the respiratory drive: airway occlusion pressure (P0.1), mean inspiratory flow (Vt/Ti) and respiratory muscle surface electromyography (sEMG); (2) techniques assessing the respiratory muscle effort: whole-breath occlusion pressure (ΔPocc), pressure-muscle index (PMI), nasal pressure swing (ΔPnose), diaphragm ultrasonography (USdi), central venous pressure swing (ΔCVP), breathing effort (BREF) models, and flow index; (3) techniques and clinical parameters assessing the consequences of effort: tidal volume (Vt), electrical impedance tomography (EIT), dyspnea. For each, we summarize the physiological rationale, measurement methodology, interpretation of results, and key limitations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».