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Enregistrement W4415641368 · doi:10.1016/j.xjtc.2025.10.010

Variation in and deviation from protective ventilation during lung surgery

2025· article· en· W4415641368 sur OpenAlexafffund
Matthew So, Gordon Buduhan, Sadeesh Srinathan, Lawrence Tan, Biniam Kidane

Notice bibliographique

RevueJTCVS Techniques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDepartment of SurgeryUniversity of ManitobaResearch Manitoba
Mots-clésVentilation (architecture)Variation (astronomy)Mechanical ventilationLung diseaseLungArtificial ventilation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: One-lung ventilation (OLV) is used for most lung resections. Protective ventilation strategies aim to limit volutrauma, atelectrauma, and barotrauma to reduce postoperative pulmonary complications (PPCs). We aimed to describe patterns in ventilatory strategies used during OLV, identify factors that affect these strategies, and investigate their relationship with PPCs. Methods: ), airway pressures, and positive end-expiratory pressure (PEEP). Multivariable regression models interrogated the relationships between PPCs (outcome variable), patient factors, and ventilatory parameters (predictor variables). Results: = .00011) were associated with PPCs. Conclusions: Adherence to lung-protective ventilation recommendations was low. Higher peak inspiratory pressure is associated with PPCs, supporting barotrauma during OLV as a culprit. This is a target for quality assessment and knowledge translation efforts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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